비강체 3차원 복원 기술은 변형하는 물체에 대해 3차원 복원을 수행하는 기술로서, 변형하는 물체에 대한 충분한 정보가 관측되기만 했다면 단안카메라로 찍은 영상에서도 복원이 가능하고, 물체의 3차원 형태 뿐만 아니라 형태의 변형까지 함께 추정하는 혁신적인 기술이다. 비강체 복원은 최근 괄목할 만큼 성장하여 비교적 복잡한 물체에 대해서도 정확한 성능을 보여주고 있지만, 동영상으로 촬영된 정보의 태생적 한계로 인하여 영상 속의 상당한 영역이 복원 불가능하고, 관측 정보가 많은 한두 개의 대상에 제한해서만 복원이 가능한 문제가 있다. 본 연구는 다수의 이동하는 agent (드론 등)로 촬영한 동영상과 본 연구진이 제안하는 통계적 파트기반 방법을 이용해, 역동적인 움직임이 있는 scene (예, 공연장, 도로 상황, 스포츠 경기장 등) 전체를 3D로 복원할 수 있는 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 통계적 파트기반 방법은 영상을 다수의 중복된 파트로 나눔으로써 전체의 복원성능을 끌어올리는 방법으로, 병렬처리가 가능하고 복잡한 변형에 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 관측정보가 부족한 비강체 복원의 근본적 한계를 해소하기 위해 다수의 이동하는 agent가 촬영한 동영상들을 바탕으로 scene 전체의 고해상도 복원을 가능하게 하는 것을 주된 목표로 한다. 이 목표를 달성하기 위해, 본 과제는 먼저 드론 등을 이용해 역동적인 환경을 촬영한 동영상 데이터베이스를 구축한다. 이동하는 카메라 여러 대로 찍은 동영상을 바탕으로 비강체복원을 수행하는 것은 새로운 문제로서, 이에 대해 각 동영상 내의 tracklet을 이용해 정합을 수행하는 방법과, 정합된 동영상에 맞게 통계적 파트기반 방법을 적용하여 전체 scene을 복원하는 방법을 개발하는 것을 최종 목표로 삼는다.