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NeurIPS2022的Spotlight文章,性能超出当前SOTA的神经隐式表面重建方法20%

近年来,通过基于体渲染技术的神经隐式表面学习来实现多视图三维重建成为计算机三维视觉领域研究的热点。然而,目前仍然存在一个关键性问题亟待解决:现有的方法缺乏明确的多视图几何约束,因此通常无法实现几何一致的三维重建。为了应对这一问题,我们提出了一种几何一致的神经隐式多视图三维重建算法。首先,我们从理论上分析了基于积分的体渲染技术和基于空间点的符号距离函数(SDF)建模之间存在着固有偏差。为了消除这一偏差,我们直接定位到SDF网络的零测度集,并通过利用来自运动恢复结构(SFM)的稀疏三维信息和多视图立体视觉(MVS)中的光度一致性约束来显式地对表面进行多视图几何优化。这保证了我们的符号距离函数优化无偏,并使得多视图几何约束聚焦于真正表面的优化。大量实验表明,我们提出的方法在复杂的精细结构和大范围的平滑区域都实现了高质量的三维重建,从而在性能上大大优于现有技术。

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计算机视觉在生物力学和运动康复中的应用和研究

近几十年来,在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动,可以追溯到19世纪后期, Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后,运动分析相关技术进步很快,与不断增长的需求相平行,这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中,人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具,生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器,基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型,计算机视觉和机器学习算法的无标记系统,已经取得了长足的发展。

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