- …
- …
#569
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
非剛体の物体の動的なマルチフレームからフレームごとに3D Shapeを復元する手法の提案．従来の手法はローカルサーフェス変形とそのネイバーの関連性を取り扱えない問題点があって，提案手法は①高次のGrassmann manifoldにより復元を行い②低次元近似representationでクラスタリングを推定し，ローカル復元を行う．従来の手法の問題点を有効的に対応できる．
新規性
従来の手法はローカルサーフェス変形とそのネイバーの関連性を取り扱えない及び高次のGrassmann manifoldのcategorizing samplesが増えてしまうなどの問題点がある．提案手法は高次のGrassmanniansを低次元のGrassmann manifoldに射影し，変形情報を保持しながら，ネイバー関連も保てる．
結果
Face; Paper and T-shirt;Actor;Face, Heart, Backなどのデータセットにおいて，SOTAな3次元復元精度かつ従来の手法よりノイジーなtrajectoriesにロバスト．
その他（なぜ通ったか？等）
Deepを用いていない伝統的CVタスクー3次元復元のSOTAな手法を提案．従来の手法と比べネイバー間の関連性をうまくモデリングできる手法の提案．SOTAな精度を得る同時にロバスト.
- …
- …