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Este artigo apresenta uma estrutura volumétrica probabilística para modelagem baseada em imagem de cenas dinâmicas 3D gerais. A estrutura é direcionada para modelagem de alta qualidade de cenas complexas que evoluem ao longo de milhares de quadros. Extensos recursos de armazenamento e computação são necessários para processar dados espaciais-temporais em larga escala (4D). Métodos existentes normalmente armazenam modelos 3D separados em cada passo de tempo e não abordam tais limitações. Uma nova representação 4D é proposta, que subdivide adaptativamente no espaço e no tempo para explicar a aparência de superfícies dinâmicas 3D. Esta representação demonstrou alcançar compressão de dados 4D e fornecer processamento espácio-temporal eficiente. Os avanços da estrutura proposta são demonstrados em conjuntos de dados padrão usando vídeo de ponto de vista livre e aplicações de rastreamento 3D.
Ulusoy et al. (Sun,) estudaram esta questão.
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