Восстановление 3D-моделей по одному статичному изображению

Google Tech Talks 29 января 2008 г. АННОТАЦИЯ Мы представляем алгоритм преобразования стандартных цифровых изображений в 3D-модели. Это сложная задача, поскольку изображение формируется путем проекции 3D-сцены на два измерения, что приводит к потере информации о глубине. Мы используем подход контролируемого обучения для решения этой проблемы и применяем марковское случайное поле (MRF) для моделирования признаков глубины изображения, а также взаимосвязей между различными частями изображения. Мы показываем, что даже на неструктурированных сценах (внутри и снаружи помещений, включая леса, деревья, здания и т. д.) наш алгоритм часто способен восстанавливать достаточно точные 3D-модели. Мы используем наш метод для создания визуально привлекательных 3D-обзоров из изображения. Мы также представляем несколько расширений этих идей, таких как дополнительное включение признаков триангуляции (стерео) и использование нескольких изображений для создания крупномасштабных 3D-моделей. Мы также применяем наши методы в двух областях робототехники: (а) высокоскоростное предотвращение столкновений с препятствиями на бездорожье на автономно управляемом автомобиле с дистанционным управлением и (б) разгрузка предметов из посудомоечной машины роботом. Чтобы преобразовать собственное изображение пейзажа, ландшафта и т. д. в 3D-модель, посетите: http://make3d.stanford.edu Совместная работа с Мин Сан и Эндрю Й. Нг. Докладчик: Ашутош Саксена Ашутош — аспирант профессора Эндрю Й. Нг на кафедре компьютерных наук Стэнфордского университета. Он получил степень бакалавра технических наук в Индийском технологическом институте (IIT Kanpur) в 2004 году. Его исследования сосредоточены на подходах машинного обучения к задачам в области компьютерного зрения и роботизированного манипулирования. Используя методы машинного обучения, основанные на данных, он разработал алгоритмы для создания 3D-моделей из одного изображения, а также алгоритмы для задач роботизированного манипулирования, таких как открытие дверей и захват ранее невиданных объектов.