論文の概要: Hybrid Trilinear and Bilinear Programming for Aligning Partially
Overlapping Point Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07458v2
- Date: Mon, 25 Jan 2021 07:24:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 11:21:43.244092
- Title: Hybrid Trilinear and Bilinear Programming for Aligning Partially
Overlapping Point Sets
- Title(参考訳): 部分重なり合う点集合に対するハイブリッドトリ線形および双線形計画法
- Authors: Wei Lian and Wangmeng Zuo and Lei Zhang
- Abstract要約: ICPのような局所探索手法のためのロバスト・ポイントマッチング(RPM)アルゴリズムを開発した。
次に,三重項および二重項の凸エンベロープを用いて下界関数を発達させる。
結果の問題は線形変換と低次元凸計画法によって効率的に解ける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 89.06325380675898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Alignment methods which can handle partially overlapping point sets and are
invariant to the corresponding transformations are desirable in computer
vision, with applications such as providing initial transformation
configuration for local search based methods like ICP. To this end, we first
show that the objective of the robust point matching (RPM) algorithm is a cubic
polynomial. We then utilize the convex envelopes of trilinear and bilinear
monomials to develop its lower bounding function. The resulting lower bounding
problem can be efficiently solved via linear assignment and low dimensional
convex quadratic programming. We next develop a branch-and-bound (BnB)
algorithm which only branches over the transformation parameters and converges
quickly. Experimental results demonstrated favorable performance of the
proposed method over the state-of-the-art methods in terms of robustness and
speed.
- Abstract(参考訳): 部分重なり合う点集合を処理し、対応する変換に不変なアライメント法は、ICPのような局所探索に基づく手法に初期変換構成を提供するなど、コンピュータビジョンにおいて望ましい。
この目的のために、まず、ロバスト点マッチング(RPM)アルゴリズムの目的が立方多項式であることを示す。
次に,三重項および二重項の凸エンベロープを用いて下界関数を発達させる。
結果として生じる下界問題は、線形代入と低次元凸二次計画法によって効率よく解ける。
次に,変換パラメータのみを分岐して収束する分枝結合アルゴリズム(bnb)を開発した。
実験の結果,提案手法はロバスト性と速度の点で最先端手法よりも良好な性能を示した。
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