HRBF-Fusion:オンザフライ陰的を用いたRGB-Dデータからの正確な3D再構成【JST・京大機械翻訳】

Xu Yabin; Nan Liangliang; Zhou Laishui; Wang Jun; Wang Charlie C. L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212018526567 整理番号：22P0284441

HRBF-Fusion:オンザフライ陰的を用いたRGB-Dデータからの正確な3D再構成【JST・京大機械翻訳】

HRBF-Fusion: Accurate 3D reconstruction from RGB-D data using on-the-fly implicits

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発行年： 2022年02月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

高忠実度3Dオブジェクトまたはシーンの再構成は,基本的な研究問題である。RGB-D融合における最近の進歩は,消費者レベルRGB-Dカメラから3Dモデルを生成する可能性を実証した。しかし,それらの表面表現(例えば,点またはボクセルベース)の離散的な性質と限られた解像度のため,既存の手法はカメラ追跡における誤差の蓄積と再構成における歪みに悩まされ,それは不満足な3D再構成をもたらす。本論文では,既存のRGB-D融合フレームワークにおけるカメラトラッキングのための連続表面表現として,Hermite動径基底関数(HRBF)のオンザフライ陰関数を用いた手法を提案した。さらに,曲率推定と信頼評価は,オンザフライHRBF陰関数の固有表面特性からコヒーレントに導出され,それはより良い品質のデータ融合を逸脱する。著者らは,著者らの連続的ではあるが,オンザフライ表面表現が,そのロバスト性によってノイズの影響を効果的に緩和し,離散的表現と比較したとき,固有表面平滑性による再構成を制約できると主張した。種々の実世界および合成データセットに関する実験結果は,著者らのHRBF融合が,追跡ロバスト性および再構成精度に関して最先端の手法より優れていることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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