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Robust Methods for Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction and Alignment of Point Clouds - Couverture souple

 
9783658305666: Robust Methods for Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction and Alignment of Point Clouds

Synopsis

Vladislav Golyanik proposes several new methods for dense non-rigid structure from motion (NRSfM) as well as alignment of point clouds. The introduced methods improve the state of the art in various aspects, i.e. in the ability to handle inaccurate point tracks and 3D data with contaminations. NRSfM with shape priors obtained on-the-fly from several unoccluded frames of the sequence and the new gravitational class of methods for point set alignment represent the primary contributions of this book.

About the Author: 

Vladislav Golyanik is currently a postdoctoral researcher at the Max Planck Institute for Informatics in Saarbrücken, Germany. The current focus of his research lies on 3D reconstruction and analysis of general deformable scenes, 3D reconstruction of human body and matching problems on point sets and graphs. He is interested in machine learning (both supervised and unsupervised), physics-based methods as well as new hardware and sensors forcomputer vision and graphics (e.g., quantum computers and event cameras). 

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À propos de l?auteur

Vladislav Golyanik is currently a postdoctoral researcher at the Max Planck Institute for Informatics in Saarbrücken, Germany. The current focus of his research lies on 3D reconstruction and analysis of general deformable scenes, 3D reconstruction of human body and matching problems on point sets and graphs. He is interested in machine learning (both supervised and unsupervised), physics-based methods as well as new hardware and sensors for computer vision and graphics (e.g., quantum computers and event cameras).

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9783658305680: Robust Methods for Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction and Alignment of Point Clouds

Edition présentée

ISBN 10 :  3658305681 ISBN 13 :  9783658305680
Editeur : Springer Vieweg, 2020
Couverture souple

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Golyanik, Vladislav
Edité par Springer Vieweg, 2020
ISBN 10 : 3658305665 ISBN 13 : 9783658305666
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Golyanik, Vladislav
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Vladislav Golyanik
ISBN 10 : 3658305665 ISBN 13 : 9783658305666
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Paperback. Etat : new. Paperback. Vladislav Golyanik proposes several new methods for dense non-rigid structure from motion (NRSfM) as well as alignment of point clouds. The introduced methods improve the state of the art in various aspects, i.e. in the ability to handle inaccurate point tracks and 3D data with contaminations. NRSfM with shape priors obtained on-the-fly from several unoccluded frames of the sequence and the new gravitational class of methods for point set alignment represent the primary contributions of this book.About the Author: Vladislav Golyanik is currently a postdoctoral researcher at the Max Planck Institute for Informatics in Saarbruecken, Germany. The current focus of his research lies on 3D reconstruction and analysis of general deformable scenes, 3D reconstruction of human body and matching problems on point sets and graphs. He is interested in machine learning (both supervised and unsupervised), physics-based methods as well as new hardware and sensors forcomputer vision and graphics (e.g., quantum computers and event cameras). Vladislav Golyanik proposes several new methods for dense non-rigid structure from motion (NRSfM) as well as alignment of point clouds. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9783658305666

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ISBN 10 : 3658305665 ISBN 13 : 9783658305666
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Vladislav Golyanik
ISBN 10 : 3658305665 ISBN 13 : 9783658305666
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Vladislav Golyanik proposes several new methods for dense non-rigid structure from motion (NRSfM) as well as alignment of point clouds. The introduced methods improve the state of the art in various aspects, i.e. in the ability to handle inaccurate point tracks and 3D data with contaminations. NRSfM with shape priors obtained on-the-fly from several unoccluded frames of the sequence and the new gravitational class of methods for point set alignment represent the primary contributions of this book.About the Author:Vladislav Golyanik is currently a postdoctoral researcher at the Max Planck Institute for Informatics in Saarbrücken, Germany. The current focus of his research lies on 3D reconstruction and analysis of general deformable scenes, 3D reconstruction of human body and matching problems on point sets and graphs. He is interested in machine learning (both supervised and unsupervised), physics-based methods as well as new hardware and sensors for computer vision and graphics (e.g., quantum computers and event cameras). 376 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783658305666

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ISBN 10 : 3658305665 ISBN 13 : 9783658305666
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