ICCVJul, 2017

从多方位视角重建 3D 图形的凸规划方法论 —— 重新审视 “最大化刚度

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TL;DR本文介绍了关于刚性和非刚性结构运动问题的新理论，并提出了一个基于凸半定规划的方法来求解，我们的方法能够同时适用于刚性和非刚性的重建问题，并在各种 3D 重建问题上展现出了高精度和有效性。
rigid structure-from-motionnon-rigid structure-from-motion3d reconstructionconvex semi-definite programmaximizing rigidity
发现论文，激发创造
  • 密集非刚性运动：流形观点

    该论文提出了一种新的方法，使用 Grassmannian 和低秩表示来恢复非刚性物体的不断变形的 3D 结构。该方法相对于以前的方法具有更高的准确性，可扩展性和鲁棒性，并且在标准基准数据集上取得了领先的性能。

    Jun, 2020

  • 多体非刚性结构运动

    利用子空间聚类的方法，本文首次提出了一个针对多体非刚性 SFM 的有效框架，能够同时将每个 3D 轨迹重建和分段到其各自的低维子空间中，并通过对合成和真实数据序列进行广泛实验验证其功效，明显优于其他替代方法。

    Jul, 2016

  • 可扩展的密集非刚性运动结构：Grassmann 视角

    本文提出了一种在 Grassmann 流形上建模的密集非刚性结构运动方法，通过在时空上局部线性子空间的联合模拟非刚性变形，不仅可缩小误差和提高可扩展性，而且对于高度非线性的形变具有更好的鲁棒性。

    Mar, 2018

  • 非刚性运动三维重建：时间平滑的 Procrustean 对齐与空间变形建模

    从时空建模的角度解决非刚性结构从动（NRSfM）中的关键挑战，包括运动 / 旋转的歧义、基于全局形状的低秩模型对 3D 形状序列的变形处理问题。通过引入新的临时平滑的 Procrustean 对齐模块和自适应的空间加权方法，提出了一种更好的非刚性结构建模方法，模型效果超过现有的以低秩为基础的方法。

    May, 2024

  • 深度非刚性结构运动

    本文提出了一种基于深度神经网络的非刚性运动结构恢复方法，该方法在订单级别上表现出比所有现有技术更出色的精度和鲁棒性，能够处理规模和形状复杂度前所未有的问题，并提出了一种基于网络权重的质量度量来评估重建可信度。

    Jul, 2019

  • 從剛性到循環：基於循環運動的結構

    本文提出了一种基于形状重复性的非刚性运动结构恢复算法，利用了形状重复性是一种广义刚性的特性，因此将非刚性结构恢复问题降维到了刚性结构恢复问题上，并发展了有效的算法以及摄像机视角聚类方法，实验结果表明该方法非常有效。

    Apr, 2018

  • 带有缺失数据的深度非刚性运动结构

    本文提出了一种基于深度神经网络和稀疏编码模型的新型非刚性运动结构重建方法，通过模型区分位姿和三维结构，解决了先前算法在图片数量和形状可变性方面的局限性，在视觉领域的应用得到了显著的提升。

    Jul, 2019

  • 非刚性运动结构基准与评估

    提供了一个公开的数据集，以及基于该数据集的非刚性运动结构问题研究的基准和仔细的评估，并对非刚性运动结构问题的研究现状和未来方向进行了研究。

    Jan, 2018

  • 未知焦距的非刚性结构增量运动恢复

    本文提出了一种基于透视相机模型和等距表面先验进行增量式非刚性运动结构的方法，并通过局部刚性以及最大深度启发式方法来同时恢复焦距和非刚性形状，并利用二阶锥规划高效地解决了一次添加大量点以及视角增加的问题。

    Aug, 2018

  • 三维视觉中共识和非最小问题的凸松弛

    利用现有的数值计算代数几何理论中的多项式优化问题，提出了一种通用的非最小化求解器，并将其应用于三维视觉中的非最小问题和一致性最大化问题，结果显示这种方法的结果与现有的方法相比非常有竞争力并且容易实现。

    Sep, 2019