論文の概要: Function4D: Real-time Human Volumetric Capture from Very Sparse Consumer RGBD Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01859v1
• Date: Wed, 5 May 2021 04:12:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 12:49:12.963521
• Title: Function4D: Real-time Human Volumetric Capture from Very Sparse Consumer RGBD Sensors
• Title（参考訳）: function4d: ごく少ないrgbdセンサーから人間の体積をリアルタイムに捉える
• Authors: Tao Yu, Zerong Zheng, Kaiwen Guo, Pengpeng Liu, Yebin Liu
• Abstract要約: 時間的融合と深い暗黙機能を組み合わせた人間の体積捕獲法を提案する。 トポロジーの整合性とともに深度観測を融合する動的スライディングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.70787990331218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human volumetric capture is a long-standing topic in computer vision and computer graphics. Although high-quality results can be achieved using sophisticated off-line systems, real-time human volumetric capture of complex scenarios, especially using light-weight setups, remains challenging. In this paper, we propose a human volumetric capture method that combines temporal volumetric fusion and deep implicit functions. To achieve high-quality and temporal-continuous reconstruction, we propose dynamic sliding fusion to fuse neighboring depth observations together with topology consistency. Moreover, for detailed and complete surface generation, we propose detail-preserving deep implicit functions for RGBD input which can not only preserve the geometric details on the depth inputs but also generate more plausible texturing results. Results and experiments show that our method outperforms existing methods in terms of view sparsity, generalization capacity, reconstruction quality, and run-time efficiency.
• Abstract（参考訳）: 人間のボリュームキャプチャは、コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスにおける長年のトピックである。 高度なオフラインシステムによって高品質な結果が得られるが、複雑なシナリオ、特に軽量なセットアップを使ったリアルタイムな人間のボリュームキャプチャは依然として困難である。 本稿では,時間的体積融合と深部暗黙関数を組み合わせた人間の体積キャプチャー手法を提案する。 高品質かつ時間的連続的な再構成を実現するために,近接深度観測と位相的一貫性を融合する動的すべり融合を提案する。 さらに, 詳細かつ完全な表面生成のために, 深度入力の幾何学的詳細を保存できるだけでなく, より妥当なテクスチャ結果を生成するRGBD入力の奥深い暗黙関数を提案する。 その結果,提案手法は,ビューの疎度,一般化能力,再構築品質,実行時の効率において,既存手法よりも優れていた。

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