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基于L0正则化的鲁棒非刚体运动跟踪与表面重构我们提出了一种新的动作跟踪方法,以强劲地重建从由一个消费者深度传感器捕获的单视图深度输入的非刚体几何体和动作。这一思想来自于对大多数非刚性运动中固有清晰的子空间的观察。

表面重建是一种广泛使用的几何处理工具,用于数字化现实世界的对象。在许多情况下,对重建算法的输入是从所讨论的对象获取的点集。然而,尽管新的方法和采集硬件,在这些点集中不可避免地出现诸如噪声和离群点之类的错误。此外,重构表面的质量很大程度上取决于输入点集的质量。然而,降噪点集本质上是一个具有挑战性的问题

c++读取csv数据并存储到数组中。csv数据可以为一行多列也可以为多行一列。

三维人体的配准一直是一个具有挑战性的研究课题。大多数传统的人体配准方法需要人工辅助，或其他辅助信息，如纹理和标记。这些方法大多数适用于从昂贵的扫描仪获得的高品质扫描。随着Kinect等低成本扫描设备的引入，人体的三维数据采集变得更加方便和方便。然而，由于低质量扫描中不可避免的孔、噪声和异常值，人体的