deformation model | BriefGPT

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回归登记（Registration by Regression, RbR）：一个可解释且灵活的图谱登记框架
Registration by Regression (RbR) 是一种高度鲁棒和灵活的新型图谱配准框架，可以使用经济获取的数据进行训练，并通过拟合各种可能的变形模型来提供更准确的配准。
PDF2 months ago
REACTO：从单个视频中重建关节化物体
从单一视频中重构一般关节式 3D 物体的挑战已被克服，引入了新的变形模型，通过优化部件建模、加强刚性以及精确运动和无缝变形，提高了一般关节式物体的 3D 重建质量。
PDF2 months ago
视频中的神经点形状人物
本文提出一种新的混合点表示方法，通过自动产生的几何数据点集作为支架和简便的映射方法，学习人形和动物角色的可动形变模型，相较于之前的方法，该方法无需昂贵的采集设备或受控环境的条件，且更具普适性和可推广性。
PDFa year ago
图像配准度量学习
本文介绍了一种利用深度学习优化图像配准的方法，通过学习一个适应性正则化程序来控制变换的规则性，从而实现更好的结果输出。
PDF5 years ago
学习可微同构配准的概率模型
提出了一种基于概率的低维形变模型，可用于图像配准和形变分析，具有对比形变、生成正常或病态形变的能力，以及在多种图像对之间传输形变的能力。在三维心脏 Cine-MRIs 上的实验结果显示出本方法目前显示了最先进的性能。
PDF6 years ago
Total Capture: 用于追踪人脸、手和身体的 3D 形变模型
本文研究了一种捕捉多种尺度的人类运动的统一变形模型，称其为 “Frankenstein” 模型，并在基础上优化构建出 “Adam” 模型，使其可以被用于捕捉社交群体的大运动和细微的面部、手势运动。
PDF6 years ago