BLiSS: Bootstrapped Linear Shape Space

要約

モーファブル モデルは、シンプルでありながら表現力豊かな形状空間を提供するため、人間中心の数多くのプロセスの基礎となります。
ただし、このような変形可能なモデルの作成は面倒で費用もかかります。
主な課題は、十分な形状の変化を捕捉する生のスキャン全体での密な対応関係を確立することです。
これは、多くの場合、大幅な手動介入と非厳密な位置合わせを組み合わせて使用​​して対処されます。
形状空間の作成と密な対応関係の解決は密接に結びついていることがわかります。形状空間を構築するには密な対応関係が必要ですが、表現力豊かな形状空間は、検索を正規化するための削減された次元空間を提供します。
この両方を段階的に解決する手法である BLiSS を紹介します。
プロセスをブートストラップするために手動で登録された小さなスキャンのセットから開始して、形状空間を強化し、それを使用して新しい未登録のスキャンを自動的に対応付けます。
BLiSS の重要なコンポーネントは、低次元の形状空間では見逃していた詳細を捕捉する非線形変形モデルであり、これにより空間の漸進的な強化が可能になります。

要約(オリジナル)

Morphable models are fundamental to numerous human-centered processes as they offer a simple yet expressive shape space. Creating such morphable models, however, is both tedious and expensive. The main challenge is establishing dense correspondences across raw scans that capture sufficient shape variation. This is often addressed using a mix of significant manual intervention and non-rigid registration. We observe that creating a shape space and solving for dense correspondence are tightly coupled — while dense correspondence is needed to build shape spaces, an expressive shape space provides a reduced dimensional space to regularize the search. We introduce BLiSS, a method to solve both progressively. Starting from a small set of manually registered scans to bootstrap the process, we enrich the shape space and then use that to get new unregistered scans into correspondence automatically. The critical component of BLiSS is a non-linear deformation model that captures details missed by the low-dimensional shape space, thus allowing progressive enrichment of the space.

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