최적화의 효율적 재구성을 통한 빠른 비강체 3차원 복원

Abstract

본 눈문에서는 빠른 비강체 3차원 복원을 위한 효율적인 최적화 형태들을 제안한다. 변형하는 비강체의 2차원 궤적으로부터 3차원 형상을 복원하는 비강체 복원 문제에 대하여, 회전 행렬 복원과 형상 행렬 복원은 지금까지 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 최근에 제안된 알고리즘은 충분히 참값에 근접한 결과값을 보이며 좋은 성능을 보이지만, 아직까지 복원 과정에 상당한 시간을 소요하는 단점이 있다. 따라서 본 눈문에서는 복원시간을 단축시키기 위해, 회전 행렬의 복원은 비볼록 가속 근위 기울기를 이용한 최적화 방법을 도입하고, 형상 행렬의 복원에는 뉴클리어 놈의 변분법적 정의(Variational characterization of nuclear norm)를 이용하는 것을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 알고리즘과의 정확도 차이를 5% 내외로 유지하면서, 회전 행렬의 경우 최대 15배, 형상 행렬의 경우 최대 4배까지 속도가 개선됨을 확인할 수 있다.

In this paper, we suggest an efficient optimization formulation for fast non-rigid structure form motion (NRSfM). There have been various approaches to solve rotation and shape matrices for NRSfM. A recent state-of-the art algorithm provides good performance with fairly accurate results, however, it still requires substantial processing time. therefore in this paper, to reduce the time for reconstruction, we propose a non-convex APG formulation for the rotation matrix recovery and a formulation based on the variational characterization of nuclear norm for the shape matrix recovery. Experimental results show that the proposed algorithm substantially reduces the processing time, keeping the reconstruction accuracy within 5% of that of the existing algorithm.