最新最全论文合集——3D重建
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3D Reconstruction技术一直是计算机图形学和计算机视觉领域的一个热点课题。早期的三维重建技术通常以二维图像作为输入，重建出场景中的三维模型。但是，受限于输入的数据，重建出的三维模型通常不够完整，而且真实感较低。随着各种面向普通消费者的深度相机（depth camera）的出现，基于深度相机的三维扫描和重建技术得到了飞速发展。以微软的Kinect，华硕的XTion以及因特尔的RealSense等为代表的深度相机造价低廉，体积适当，操作方便，并且易于研究者和工程师进行开发。三维重建技术也是增强现实（Augmented Reality）技术的基础，经过扫描重建后的三维模型可以直接应用到AR或VR的场景中。
该论文集共收录50篇论文，引用最多的论文为3DMatch: Learning Local Geometric Descriptors from RGB-D Reconstructions，引用数是232。
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