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

多模态融合(Multimodal Fusion) (Multimodal Fusion)是指将来自不同模态(如图像、文本、语音、传感器数据等)的信息进行整合、联合分析和处理,以便全面理解、推理和应用这些数据。多模态融合是人工智能、计算机视觉、自然语言处理、机器人学等领域的核心技术之一,具有广泛的应用前景,尤其在自动驾驶、智能机器人、智能医疗、虚拟现实/增强现实(VR/AR)等领域得到了重要应用。 阅读详情

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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

混合融合系统框架

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。

SurfelMeshing 解析 对于给定的surfel模型进行三角网格化 阅读详情

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