論文の概要: Hamiltonian Dynamics for Real-World Shape Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05199v1
• Date: Fri, 10 Apr 2020 18:38:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 21:22:15.765233
• Title: Hamiltonian Dynamics for Real-World Shape Interpolation
• Title（参考訳）: 実世界形状補間のためのハミルトン力学
• Authors: Marvin Eisenberger, Daniel Cremers
• Abstract要約: 我々は3次元形状の古典的問題を再考し、ハミルトン力学に基づく新しい物理的に妥当なアプローチを提案する。 本手法は, 中間形状を正確に保存し, 自己切断を回避し, 高分解能スキャンにスケーラブルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.47407593823208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We revisit the classical problem of 3D shape interpolation and propose a novel, physically plausible approach based on Hamiltonian dynamics. While most prior work focuses on synthetic input shapes, our formulation is designed to be applicable to real-world scans with imperfect input correspondences and various types of noise. To that end, we use recent progress on dynamic thin shell simulation and divergence-free shape deformation and combine them to address the inverse problem of finding a plausible intermediate sequence for two input shapes. In comparison to prior work that mainly focuses on small distortion of consecutive frames, we explicitly model volume preservation and momentum conservation, as well as an anisotropic local distortion model. We argue that, in order to get a robust interpolation for imperfect inputs, we need to model the input noise explicitly which results in an alignment based formulation. Finally, we show a qualitative and quantitative improvement over prior work on a broad range of synthetic and scanned data. Besides being more robust to noisy inputs, our method yields exactly volume preserving intermediate shapes, avoids self-intersections and is scalable to high resolution scans.
• Abstract（参考訳）: 3次元形状補間の古典問題を再検討し,ハミルトニアンダイナミクスに基づく新しい,物理的に妥当なアプローチを提案する。 ほとんどの先行研究は合成入力形状に焦点を当てているが、この定式化は不完全な入力対応と様々な種類のノイズを伴う実世界のスキャンに適用できるように設計されている。 この目的のために, 動的薄殻シミュレーションと発散のない形状変形の最近の進歩を用いて, 2つの入力形状の可能な中間列を求める逆問題に対処する。 連続するフレームの小さな歪みを主眼とする先行研究と比較して, 体積保存, 運動量保存, および異方性局所歪みモデルを明示的にモデル化した。 我々は、不完全な入力に対して頑健な補間を得るためには、アライメントに基づく定式化をもたらす入力ノイズを明示的にモデル化する必要があると論じる。 最後に,より広い範囲の合成およびスキャンデータに対する先行研究よりも質的かつ定量的な改善を示す。 ノイズ入力に対してより頑健であると同時に,中間形状を正確に保存し,自己切断を回避し,高分解能スキャンにスケーラブルである。

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