20.500.12556/RUL-181264 Enhancing dynamic scene reconstruction with deformation priors Uporaba predznanja o deformacijah za izboljšanje rekonstrukcije dinamičnih scen Rekonstrukcija dinamičnih prizorov na podlagi vhodnih slik je eden od temeljnih problemov računalniškega vida. Kljub nedavnim napredkom na tem področju, ob- stoječemetodešeneomogočajorobustneinkakovostnerekonstrukcijezavseprizore. Največje težave nastopijo v rekonstrukciji prizora iz zornih kotov in časov, ki v vhod- nih slikah niso prisotni. V tej nalogi predstavimo novo metodo (ReMatching), ki je zasnovana za izboljšanje kakovosti rekonstrukcije z uporabo predznanja o defor- macijah. Predznanje v metodi predstavimo kot hitrostno polje, kar nam omogoča enostavnointegracijovučenjeobstoječihmodelovdinamičnerekonstrukcije. Izbrana predstavitev nam omogoča integracijo več vrst predznanj in modeliranje komplek- snejših deformacij s pomočjo združevanja enostavnejših razredov predznanj. Naš pristop ovrednotimo s primerjavo naših rezultatov z rezultati popularnih obstoječih modelov na sintetičnih in realnih dinamičnih scenah. Primerjava kvalitete rekon- strukcij iz zornih kotov in časov, ki niso prisotni v učni množici, pokaže, da inte- gracija nove metode pripelje do vidne izboljšave. Reconstructing a dynamic scene from image inputs is a fundamental computer vi- sion task with many downstream applications. Despite recent advancements, ex- isting approaches still struggle to achieve high-quality reconstructions from unseen viewpoints and timestamps. This work introduces the ReMatching framework, de- signed to improve reconstruction quality by incorporating deformation priors into dynamic reconstruction models. Our approach advocates for velocity-field-based priors, for which we suggest a matching procedure that can seamlessly supplement existing dynamic reconstruction pipelines. The framework is highly adaptable and canbeappliedtovariousdynamicrepresentations. Moreover, itsupportsintegrating multiple types of model priors and enables combining simpler ones to create more complex classes. Our evaluations on popular benchmarks involving both synthetic andreal-worlddynamicscenesdemonstratethataugmentingcurrentstate-of-the-art methods with our approach leads to a clear improvement in reconstruction accuracy. rekonstrukcija 3D dinamičnih scen hitrostno polje toga trans- formacija solonoidalno polje dekompozicija scene dynamic 3D scene reconstruction velocity field rigid transformation divergence-free velocity field scene decomposition true false false Angleški jezik Slovenski jezik Magistrsko delo/naloga 2026-03-29 08:15:07 2026-03-29 08:15:14 2026-03-31 04:47:05 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 159596 273134083 21318.pdf 21318.pdf 1 189C22A03DE8650DCA48AE8D5BAB8021 4ee687c95a5ad0748fddac8469c0ea4ba716c5c7eb2c572889336bd3ed93684a 857afbea-2b36-11f1-b0ab-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=231543 Fakulteta za matematiko in fiziko 0 0 0