論文の概要: Globally optimal point set registration by joint symmetry plane fitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07988v1
• Date: Wed, 19 Feb 2020 03:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 14:19:56.604952
• Title: Globally optimal point set registration by joint symmetry plane fitting
• Title（参考訳）: ジョイント対称性面フィッティングによるグローバル最適点集合登録
• Authors: Lan Hu, Haomin Shi, and Laurent Kneip
• Abstract要約: 本研究は,同じオブジェクトの2つの部分点集合を非常に限定的なオーバーラップで登録するという課題に対する解決法を提案する。 我々は、人工環境にあるほとんどの物体が対称性の平面を含むという事実を活用している。 本研究は, 共通オブジェクトに対するグローバルな最適点集合登録において, 現在の最先端技術よりも大幅に改善されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.20387254039175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The present work proposes a solution to the challenging problem of registering two partial point sets of the same object with very limited overlap. We leverage the fact that most objects found in man-made environments contain a plane of symmetry. By reflecting the points of each set with respect to the plane of symmetry, we can largely increase the overlap between the sets and therefore boost the registration process. However, prior knowledge about the plane of symmetry is generally unavailable or at least very hard to find, especially with limited partial views, and finding this plane could strongly benefit from a prior alignment of the partial point sets. We solve this chicken-and-egg problem by jointly optimizing the relative pose and symmetry plane parameters, and notably do so under global optimality by employing the branch-and-bound (BnB) paradigm. Our results demonstrate a great improvement over the current state-of-the-art in globally optimal point set registration for common objects. We furthermore show an interesting application of our method to dense 3D reconstruction of scenes with repetitive objects.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,同じオブジェクトの2つの部分点集合を非常に限定的なオーバーラップで登録するという課題に対する解決法を提案する。 人工環境にあるほとんどの物体が対称性の平面を含むという事実を活用する。 対称面に関して各集合の点を反映することにより、集合間の重なり合いを大きく増加させ、したがって登録プロセスを強化することができる。 しかしながら、対称性の面に関する事前の知識は一般には使用できないか、あるいは少なくとも発見が困難であり、特に部分的視点が限られており、この平面の発見は部分的点集合の事前アライメントから強く恩恵を受ける可能性がある。 相対ポーズと対称性面のパラメータを共同で最適化することで,このニワトリ・アンド・エッグ問題を解決し,特に分枝結合(bnb)パラダイムを用いて大域的最適性の下でこれを実現している。 以上の結果から,共通オブジェクトのグローバル最適点集合登録において,現状よりも大きな改善が得られた。 さらに,繰り返しオブジェクトを用いたシーンの高密度3次元再構成に本手法の興味深い応用例を示す。

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