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J-GLOBAL ID：201802254053272315   整理番号：18A1043882

高密度単眼表面回復のための高次元空間モデル【JST・京大機械翻訳】

High Dimensional Space Model for Dense Monocular Surface Recovery

著者 (2件)： Golyanik Vladislav ,  Stricker Didier
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： 3DV  ページ： 327-336  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運動からの非剛体構造(NRSfM)として知られている単眼画像列からの密な表面再構成は,非常に不良な逆問題である。NRSfMの目的は,教師なしの方法で2Dポイントトラックから3D形状を学習することである。既存の方法は低ランクモデルに依存するが,高次元空間モデル(HDSM)の概念を提案した。HDSMにおいて,時変幾何学は,異なる計量部分空間に投影された高次元静的構造によって符号化される。非剛体変形を表現するために,3D空間における直接モデリングの代わりに,シーンの複雑さが増加するにつれて空間次元を徐々に増加させた。HDSMは変形局所化によるコンパクトな表現を可能にし,NRSfMに対する以前に提案されたモデルの一般化として解釈できる。HDSMに依存して,高密度単眼表面回復のためのアルゴリズムを開発した。実験は,提案した方法が高精度を達成し,一方,細粒制御を可能にすることを示した。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】

シソーラス用語： 二次元 ,  逆問題 ,  幾何学 ,  モデリング ,  *モデル ,  *単眼 ,  アルゴリズム ,  符号化 ,  *高次元
準シソーラス用語： 高精度 ,  局在化 ,  部分空間 ,  三次元形状 ,  画像列 ,  非剛体 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 単眼 ,  回復 ,  高次元 ,  空間モデル