論文の概要: Learning Photometric Feature Transform for Free-form Object Scan

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03492v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 03:34:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:20.875557
• Title: Learning Photometric Feature Transform for Free-form Object Scan
• Title（参考訳）: 自由形物体スキャンのための光度特徴変換の学習
• Authors: Xiang Feng, Kaizhang Kang, Fan Pei, Huakeng Ding, Jinjiang You, Ping Tan, Kun Zhou, Hongzhi Wu,
• Abstract要約: 本研究では,非構造化ビューから自動で測光データを収集・変換するフレームワークを提案する。 我々は手持ちスキャンから様々な挑戦対象の幾何学的および異方的反射を再構築するシステムを構築した。 結果はプロの3Dスキャナーと写真からの復元に対して検証され、最先端技術と好適に比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.21941847090453
• License:
• Abstract: We propose a novel framework to automatically learn to aggregate and transform photometric measurements from multiple unstructured views into spatially distinctive and view-invariant low-level features, which are subsequently fed to a multi-view stereo pipeline to enhance 3D reconstruction. The illumination conditions during acquisition and the feature transform are jointly trained on a large amount of synthetic data. We further build a system to reconstruct both the geometry and anisotropic reflectance of a variety of challenging objects from hand-held scans. The effectiveness of the system is demonstrated with a lightweight prototype, consisting of a camera and an array of LEDs, as well as an off-the-shelf tablet. Our results are validated against reconstructions from a professional 3D scanner and photographs, and compare favorably with state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数の非構造ビューからの測光データを,空間的に特徴的かつ低レベルな特徴に自動的に集約・変換する新しいフレームワークを提案し,それをマルチビューステレオパイプラインに供給して3次元再構成を強化する。 取得時の照明条件と特徴変換は、大量の合成データに基づいて共同で訓練される。 さらに、手持ちスキャンから様々な挑戦対象の幾何学的および異方的反射を再構築するシステムを構築する。 このシステムの有効性は、カメラとLEDの配列からなる軽量のプロトタイプと、市販のタブレットで実証されている。 本研究は, プロの3Dスキャナーと写真からの再構成に対して検証し, 最先端技術と比較した。

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