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#732
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
動画像から非剛体な変形をする三次元形状の再構成を行う手法の提案．はじめに動画像からオプティカルフローと対象物体のマスクを推定し，これらを入力として球から目標形状のメッシュへの変形とメッシュの頂点色，スキニングの重み，カメラとの相対位置を推定，このとき微分可能レンダリングを用いてシルエットと画像をレンダリングし入力と比較する．
新規性
動画像から変形する三次元形状を推定するという問題を解いたことが新規．物体の形状は対象物体の形状と時系列で変化する代表点の位置，メッシュ状での代表点に対応する重み（スキニング）によって記述し，カメラとの相対姿勢と合わせて推定する．モデルとなるメッシュは徐々に複雑なものになるよう学習の過程で自由度を増していく．
結果
BADJAデータセットで実験．2Dで選択したキーポイントが別時刻において正しく対応した点を指せているかで評価し高い性能を報告している．この指標は物体形状が適切に対応させられていればキーポイントが転送できることを利用する．また，メッシュ再構成の精度を評価するためにAMAデータセットで評価し，うまく三次元形状が再構成できることを確認した．
その他（なぜ通ったか？等）
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