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

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

本文提出了一种新的人体姿势变形建模方法，并设计了一种基于扩散的运动先验。通过非刚性运动结构重建 3D 人体骨骼的任务分为估计 3D 参考骨架和逐帧骨架变形。同时使用混合时空 NRSfMformer 从 2D 观察序列中估计每一帧的 3D 参考骨架和骨架变形，并将它们相加得到每一帧的姿势。最后，使用基于扩散模型的损失项确保管道学习正确的先验运动知识。最终，在主流数据集上评估了提出的方法，并获得了优于现有技术的结果。

Aug, 2023

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

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

本文提出了一种结合分割和重建多个非刚性物体的统一框架，采用时空表示来压缩复杂的多体非刚性场景，可以提供有竞争力的三维重建并输出多个非刚性物体的强鲁棒定位。

May, 2017

基于预训练神经替代模型的快速和稳定的织物三维重建算法，可精确、稳定、平滑地重建几何体，与物理基础的 SfT 方法相比，运行时间减少了 400-500 倍。

Nov, 2023

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

本文提出了 DynaSLAM，这是一种基于 ORB-SLAM2 的视觉 SLAM 系统，可以检测动态对象并背景填充，适用于单目，立体和 RGB-D 配置，并在公共数据集中证明了其在高度动态场景中优于标准视觉 SLAM 基线的准确性。

Jun, 2018

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