4D Visualization of Dynamic Events From Unconstrained Multi-View Videos
4D Visualization of Dynamic Events From Unconstrained Multi-View Videos
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来自无约束多视图视频的动态事件的 4D 可视化
DOI：
10.1109/cvpr42600.2020.00541
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Narasimhan, Srinivasa
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bansal, Aayush;Vo, Minh;Sheikh, Yaser;Ramanan, Deva;Narasimhan, Srinivasa
我们提出了一种数据驱动的方法，用于从手持多摄像机捕获的视频中动态事件的4D时空可视化。我们方法的关键是使用特定于场景的自监督神经网络来组合事件的静态和动态方面。虽然从离散的视点捕获，但这个模型使我们能够连续地在事件的时空中移动。这个模型允许我们创建虚拟相机，方便：(1)冻结时间和探索视图；(2)定格视野，穿越时空；(3)同时改变时间和视角。我们还可以编辑视频并显示给定视图中遮挡的对象，如果它在任何其他视图中可见。我们验证了我们的方法，挑战使用多达15个移动相机捕获的野外事件。
We present a data-driven approach for 4D space-time visualization of dynamic events from videos captured by hand-held multiple cameras. Key to our approach is the use of self-supervised neural networks specific to the scene to compose static and dynamic aspects of an event. Though captured from discrete viewpoints, this model enables us to move around the space-time of the event continuously. This model allows us to create virtual cameras that facilitate:(1) freezing the time and exploring views;(2) freezing a view and moving through time; and (3) simultaneously changing both time and view. We can also edit the videos and reveal occluded objects for a given view if it is visible in any of the other views. We validate our approach on challenging in-the-wild events captured using up to 15 mobile cameras.
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DOI：
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发表时间：
2013
期刊：
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影响因子：
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作者：
Martin R. Oswald;D. Cremers
通讯作者：
D. Cremers
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DOI：
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发表时间：
1994
期刊：
影响因子：
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作者：
H. Fuchs;G. Bishop;K. Arthur;L. McMillan;R. Bajcsy;S. Lee;H. Farid;T. Kanade
通讯作者：
T. Kanade
DOI：
10.1145/3272127.3275084
发表时间：
2018-12
期刊：
ACM Transactions on Graphics (TOG)
影响因子：
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作者：
Peter Hedman;J. Philip;True Price;Jan-Michael Frahm;G. Drettakis;G. Brostow
通讯作者：
Peter Hedman;J. Philip;True Price;Jan-Michael Frahm;G. Drettakis;G. Brostow
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DOI：
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发表时间：
1999
期刊：
影响因子：
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作者：
R. Reddy
通讯作者：
R. Reddy