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基于面元模型的非刚性动态场景重建方法研究

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场景目标几何变形和运动的同时表述是非刚性动态场景重建的一个关键问题,出现遮挡、开一合拓扑变化、快速运动等情况都可能导致场景重建失败.针对这一问题,研究提出了一种基于面元模型的非刚性动态场景重建方法,利用基于权值算法的深度相机点到平面迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法改进了已有系统非刚性变形场估计中ICP能量函数的求解过程.与基于SDF模型的重建方法相比较,基于面元模型的方法支持在线高效更新,占用计算资源更少,更加轻量化.在VolumeDeform数据集上的对比实验表明,改进后的方法提高了系统的鲁棒性,重建的模型更加完整.

王欢、门涛、苏宏鲁、王忠生、姜勇

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鞍钢集团矿业有限公司能源管控中心,辽宁鞍山114005

中国科学院沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室,辽宁沈阳110016

中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110016

面元模型 非刚性动态场景 深度相机 场景重建

2022

10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.02.020

机电信息
江苏《机电信息》杂志社有限公司

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影响因子：0.453
ISSN：1671-0797
年,卷(期)：2022.(2)
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