論文の概要: Aligning Partially Overlapping Point Sets: an Inner Approximation Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02363v1
• Date: Sun, 5 Jul 2020 15:23:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 08:21:32.955988
• Title: Aligning Partially Overlapping Point Sets: an Inner Approximation Algorithm
• Title（参考訳）: 部分重複点集合の整列化:内部近似アルゴリズム
• Authors: Wei Lian, WangMeng Zuo, Lei Zhang
• Abstract要約: 変換の値に関する事前情報がない点集合を整列するロバストな手法を提案する。 我々のアルゴリズムは変換の正規化を必要とせず、変換の値に関する事前情報がない状況に対処できる。 実験により,提案手法が最先端のアルゴリズムよりも高いロバスト性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.15123031136564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aligning partially overlapping point sets where there is no prior information about the value of the transformation is a challenging problem in computer vision. To achieve this goal, we first reduce the objective of the robust point matching algorithm to a function of a low dimensional variable. The resulting function, however, is only concave over a finite region including the feasible region. To cope with this issue, we employ the inner approximation optimization algorithm which only operates within the region where the objective function is concave. Our algorithm does not need regularization on transformation, and thus can handle the situation where there is no prior information about the values of the transformations. Our method is also $\epsilon-$globally optimal and thus is guaranteed to be robust. Moreover, its most computationally expensive subroutine is a linear assignment problem which can be efficiently solved. Experimental results demonstrate the better robustness of the proposed method over state-of-the-art algorithms. Our method is also efficient when the number of transformation parameters is small.
• Abstract（参考訳）: 変換の値に関する事前情報がないような部分重複点集合の調整は、コンピュータビジョンにおいて難しい問題である。 この目的を達成するために、まずロバストな点マッチングアルゴリズムの目的を低次元変数の関数に還元する。 しかし、結果として得られる関数は、実現可能な領域を含む有限領域上のみ凹凸である。 この問題に対処するために,対象関数が凹部である領域内でのみ動作する内部近似最適化アルゴリズムを採用する。 我々のアルゴリズムは変換の正規化を必要としないので、変換の値に関する事前情報がない状況に対処することができる。 我々の方法もまた$\epsilon-$globally最適であり、堅牢であることを保証する。 さらに、最も計算コストの高いサブルーチンは、効率的に解くことができる線形割当問題である。 実験により,提案手法が最先端アルゴリズムよりも頑健であることを示す。 本手法は変換パラメータの数が少ない場合にも効率的である。

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