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J-GLOBAL ID：202002230067595828   整理番号：20A1187821

NRMBS:非剛体多視点ステレオ【JST・京大機械翻訳】

NRMVS: Non-Rigid Multi-View Stereo

著者 (7件)： Innmann Matthias (NVIDIA) ,  Kim Kihwan (NVIDIA) ,  Gu Jinwei (NVIDIA) ,  Niesner Matthias (Technical University of Munich) ,  Loop Charles (NVIDIA) ,  Stamminger Marc (Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuernberg) ,  Kautz Jan (NVIDIA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： WACV  ページ： 2743-2752  発行年： 2020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： 多視点ステレオ(MVS)は,画像からの静的シーンの高密度再構成のための写真測量応用における一般的な解決策である。しかしながら,静的シーン仮定は,多くの日々のシーンが非剛体運動,例えば衣服,顔,または人体を受けるので,MVSアルゴリズムの一般的適用性を制限する。本論文では,非剛体多視点ステレオ(NRMVS)問題と呼ぶ,単一単眼カメラを用いて異なる視点からまばらに捕捉された少数の画像から観測される非剛体変化を伴うシーンの高密度3D再構成を,新しい挑戦方向を開いた。変形グラフを用いて,変形と深さ推定の結合最適化としてこの問題を定式化した。深さと測光整合性を満足する最も妥当な変形場を推定するために,密なパッチ整合評価法を用いた新しいスパース3Dから2Dマッチング法を提案した。いくつかの画像から非剛体変化を持つシーンの密な再構成が可能であることを示し,この方法がスパースビューから導出された変形推定の種々の組合せから新しい変形シーンを補間するために使用できることを実証した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  測光 ,  写真測量 ,  衣服 ,  適応性 ,  再構成 ,  二次元 ,  *ステレオ音響 ,  三次元 ,  定式化
準シソーラス用語： 単眼カメラ ,  高密度 ,  非剛体 ,  3D画像再構成 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非剛体 ,  視点 ,  ステレオ