Stratification Approach for 3-D Euclidean Reconstruction of Nonrigid Objects From Uncalibrated Image Sequences
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of 3-D reconstruction of nonrigid objects from uncalibrated image sequences. Under the assumption of affine camera and that the nonrigid object is composed of a rigid part and a deformation part, we propose a stratification approach to recover the structure of nonrigid objects by first reconstructing the structure in affine space and then upgrading it to the Euclidean space. The novelty and main features of the method lies in several aspects. First, we propose a deformation weight constraint to the problem and prove the invariability between the recovered structure and shape bases under this constraint. The constraint was not observed by previous studies. Second, we propose a constrained power factorization algorithm to recover the deformation structure in affine space. The algorithm overcomes some limitations of a previous singular-value-decomposition-based method. It can even work with missing data in the tracking matrix. Third, we propose to separate the rigid features from the deformation ones in 3-D affine space, which makes the detection more accurate and robust. The stratification matrix is estimated from the rigid features, which may relax the influence of large tracking errors in the deformation part. Extensive experiments on synthetic data and real sequences validate the proposed method and show improvements over existing solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».