論文の概要: State of the Art in Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15664v2
• Date: Fri, 24 Mar 2023 18:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 02:10:00.507981
• Title: State of the Art in Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: 硬質単分子非剛体3次元再構成技術の現状
• Authors: Edith Tretschk, Navami Kairanda, Mallikarjun B R, Rishabh Dabral, Adam Kortylewski, Bernhard Egger, Marc Habermann, Pascal Fua, Christian Theobalt, Vladislav Golyanik
• Abstract要約: モノクル2D画像から変形可能なシーン(または非剛体)の3D再構成は、コンピュータビジョンとグラフィックスの長年、活発に研究されてきた領域である。 本研究は,モノクラー映像やモノクラービューの集合から,様々な変形可能な物体や複合シーンを高密度に非剛性で再現するための最先端の手法に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.9586977875698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D reconstruction of deformable (or non-rigid) scenes from a set of monocular 2D image observations is a long-standing and actively researched area of computer vision and graphics. It is an ill-posed inverse problem, since -- without additional prior assumptions -- it permits infinitely many solutions leading to accurate projection to the input 2D images. Non-rigid reconstruction is a foundational building block for downstream applications like robotics, AR/VR, or visual content creation. The key advantage of using monocular cameras is their omnipresence and availability to the end users as well as their ease of use compared to more sophisticated camera set-ups such as stereo or multi-view systems. This survey focuses on state-of-the-art methods for dense non-rigid 3D reconstruction of various deformable objects and composite scenes from monocular videos or sets of monocular views. It reviews the fundamentals of 3D reconstruction and deformation modeling from 2D image observations. We then start from general methods -- that handle arbitrary scenes and make only a few prior assumptions -- and proceed towards techniques making stronger assumptions about the observed objects and types of deformations (e.g. human faces, bodies, hands, and animals). A significant part of this STAR is also devoted to classification and a high-level comparison of the methods, as well as an overview of the datasets for training and evaluation of the discussed techniques. We conclude by discussing open challenges in the field and the social aspects associated with the usage of the reviewed methods.
• Abstract（参考訳）: モノキュラーな2次元画像からの変形可能な(または非剛性)シーンの3次元再構成は、コンピュータビジョンとグラフィックスの長年にわたる活発な研究領域である。 なぜなら、追加の仮定なしでは、入力された2D画像への正確な投影につながる無限に多くの解を許すからである。 非剛性再構築は、ロボット工学、AR/VR、視覚コンテンツ作成といった下流アプリケーションのための基礎的なビルディングブロックである。 単眼カメラを使用する主な利点は、全能性とエンドユーザへの可用性であり、ステレオやマルチビューシステムのようなより洗練されたカメラセットと比べて使いやすさである。 本研究は, モノキュラ映像やモノキュラビューのセットから, 様々な変形可能な物体と複合シーンの密集した非剛性3次元再構成のための最先端手法に焦点をあてたものである。 2次元画像観察から3次元再構成と変形モデリングの基礎を考察する。 次に、任意の場面を処理し、いくつかの前提を下す一般的な方法から始め、観察対象や変形の種類(例えば、人間の顔、体、手、動物)についてより強い仮定を行う技術へと進む。 このSTARの重要な部分は、手法の分類と高レベルの比較、および、議論された手法のトレーニングと評価のためのデータセットの概要にも費やされている。 本稿では,その分野におけるオープンな課題と,レビュー手法の活用に関連する社会的側面について論じる。

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