图像三维重建第三期-HybridFusion: Real-Time Performance Capture Using a Single Depth Sensor and Sparse IMUs

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摘要

       我们提出一个轻量权重具有较高的稳定性对实时的人体行为捕获基于一个单深度图像和稀疏的惯导测量单元(IMUs)。我们的方法结合非刚体表面跟踪和立体融合来同时的重建挑战运动,细致的几何和内部人体对衣服主题。提出的混合运动跟踪方法和有效的每帧传感器标定技术能够对非刚体表面重建快速移动和严重情况的姿态挑战。重要的融合人工被减少使用一个新的可信的测量对我们适应基于TSDF的融合。以上的贡献是非常有意的对重建系统,能够实际人体性能捕获是实时、稳定、低损失、容易部署。实验表明机具挑战的展示和环路闭合问题已经成功地解决。

现有法容易失败在下面情况

图像三维重建第三期-HybridFusion: Real-Time Performance Capture Using a Single Depth Sensor and Sparse IMUs_第1张图片

混合融合系统框架

图像三维重建第三期-HybridFusion: Real-Time Performance Capture Using a Single Depth Sensor and Sparse IMUs_第2张图片

初始

我们使用8个惯性传感器,稀疏的放置在顶上以及低部在肢体,展示在图2中。

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