論文の概要: 4DRecons: 4D Neural Implicit Deformable Objects Reconstruction from a single RGB-D Camera with Geometrical and Topological Regularizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10167v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 16:38:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 12:46:51.832938
• Title: 4DRecons: 4D Neural Implicit Deformable Objects Reconstruction from a single RGB-D Camera with Geometrical and Topological Regularizations
• Title（参考訳）: 4DRecons:幾何学的およびトポロジカル規則化による1台のRGB-Dカメラからの4Dニューラルインプリシト変形物体の再構成
• Authors: Xiaoyan Cong, Haitao Yang, Liyan Chen, Kaifeng Zhang, Li Yi, Chandrajit Bajaj, Qixing Huang,
• Abstract要約: 4DReconsは出力を4Dの暗黙の表面としてエンコードする。 4DReconsは大きな変形や複雑な部品間相互作用を処理可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.161541396566705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach 4DRecons that takes a single camera RGB-D sequence of a dynamic subject as input and outputs a complete textured deforming 3D model over time. 4DRecons encodes the output as a 4D neural implicit surface and presents an optimization procedure that combines a data term and two regularization terms. The data term fits the 4D implicit surface to the input partial observations. We address fundamental challenges in fitting a complete implicit surface to partial observations. The first regularization term enforces that the deformation among adjacent frames is as rigid as possible (ARAP). To this end, we introduce a novel approach to compute correspondences between adjacent textured implicit surfaces, which are used to define the ARAP regularization term. The second regularization term enforces that the topology of the underlying object remains fixed over time. This regularization is critical for avoiding self-intersections that are typical in implicit-based reconstructions. We have evaluated the performance of 4DRecons on a variety of datasets. Experimental results show that 4DRecons can handle large deformations and complex inter-part interactions and outperform state-of-the-art approaches considerably.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的対象の1台のカメラRGB-Dシークエンスを入力とし,時間とともに完全にテクスチャ化された3Dモデルを出力する4DReconsを提案する。 4DReconsは出力を4Dニューラル暗黙曲面としてエンコードし、データ項と2つの正規化項を組み合わせた最適化手順を示す。 データ項は入力された部分的な観察に4Dの暗黙の面に適合する。 部分的な観察に完全に暗黙の面を合わせるという根本的な課題に対処する。 最初の正規化項は、隣接するフレーム間の変形は可能な限り硬い(ARAP)ことを強制する。 そこで本研究では,ARAP正規化項を定義するために,隣接したテクスチャ付き暗黙曲面間の対応を計算するための新しい手法を提案する。 第2の正規化項は、基礎となる対象の位相が時間とともに固定されることを強制する。 この正規化は、暗黙的な再構築に典型的な自己切断を避けるために重要である。 各種データセット上での4DReconsの性能評価を行った。 実験結果から, 4DReconsは大きな変形や複雑な部品間相互作用を処理でき, 最先端のアプローチよりもかなり優れていることがわかった。

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