《基於RGBD序列的動態物體幾何與紋理重建及其數據集建設》是依託廈門大學，由曾鳴擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於RGBD序列的動態物體幾何與紋理重建及其數據集建設
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：曾鳴
- 依託單位：廈門大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
動態物體的三維重建是近年來計算機圖形學、視覺研究領域的熱點問題，它在遊戲、影視、仿真等領域都有廣泛套用。最近流行的RGBD數據獲取技術，為動態物體重建研究提供了新的手段，受到廣泛關注。然而目前基於此類數據的重建方法遠未完善，許多科學問題亟待深入研究。本課題從圖像-深度和空間-時間兩個視角探索利用RGBD序列對動態物體進行魯棒、高效重建的整體流程和基礎算法。首先，研究利用光照-幾何-顏色關聯和時域冗餘提高數據質量。其次，研究RGBD序列數據條件下的重建框架和算法。其中將著重研究如何深度利用圖像-深度信息和物體運動信息，從而解決大幅度非剛體匹配、累積誤差消除等難題。第三，著重研究在物體運動、光影變化、匹配欠精準等複雜條件下的高質量紋理重建。 第四，擬採集、整理、發布算法測試數據集和動態序列數據集，供其他研究人員使用。
結題摘要
動態物體的三維重建在遊戲、影視、仿真等諸多領域有重要套用。本項目針對動態物體重建的關鍵科學問題展開探索，取得包括算法、系統、數據集在內的一系列研究成果。 針對RGBD數據含有較強噪聲的問題，提出了一種基於穩定特徵的RGBD數據對應與補全算法，有效提高低質量數據的匹配成功率；針對運動物體的形變特點，提出一種基於語義的非剛性物體穩定跟蹤算法；對於非剛體重建結果，提出基於L0最佳化的點雲去噪聲算法框架；這些算法的提出，有效提高了非剛體重建過程的穩定性、方便性，有效提高重建結果的質量。 同時，本研究組提出一套基於非剛性配準的快速人體建模與體型估計算法，基於此算法的系統便於部署和使用，具有較強實用性；為豐富研究數據來源，本研究組構建了一套基於相機陣列的多視圖紋理與幾何數據採集與重建的軟硬體系統，並基於此系統構建了高解析度多視圖人臉表情數據集。相關數據採集系統將為後續相關領域的研究提供數據採集的硬體環境，高解析度多視圖人臉表情數據集為後續進一步研究人臉精細幾何特徵與紋理提供了重要的數據基礎。
