抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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シーンの事前知識なしに,単一深さセンサを用いた動的表面の3D再構成とトラッキングのためのアプローチを提案した。それは,確率的期待値最大化非剛体登録フレームワークにより,急速なフレーム間運動に対してロバストである。著者らのパイプラインは,各入力深さ画像を非剛体接続表面パッチに細分化し,各パッチに対する剛体変換を推定することにより,それを正準姿勢に向けて変形させる。モデルとデータ間の類似性を課しているデータ項の組合せと,隣接するパッチの可能性のある動きを強制する正則化装置は,センサ雑音に対処する一方で,大きな変形を扱うことができる。著者らは,関連技術によって使用されるメッシュと符号化距離場表現の間の反復変換を回避するために,サーフェルベース融合技術を採用した。さらに,ロバストなキーフレームに基づく方式は,全体のシーケンスを通して対応関係の追跡を維持することを可能にした。種々の定性的および定量的実験を通して,より大きな運動に対する抵抗性を実証し,関連するアプローチよりも低い再構成誤差を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】