論文の概要: Robust Extrinsic Symmetry Estimation in 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09927v2
• Date: Sun, 2 Jul 2023 06:25:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 16:37:05.102113
• Title: Robust Extrinsic Symmetry Estimation in 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: 3次元点雲におけるロバスト外部対称性の推定
• Authors: Rajendra Nagar
• Abstract要約: 3次元点雲で表される物体の反射対称性面を検出することは、3次元コンピュータビジョンと幾何学処理の基本的な問題である。 本稿では,外乱や欠落部分に対して頑健な反射対称性の平面に対する統計的推定器に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.416484585765027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting the reflection symmetry plane of an object represented by a 3D point cloud is a fundamental problem in 3D computer vision and geometry processing due to its various applications, such as compression, object detection, robotic grasping, 3D surface reconstruction, etc. There exist several efficient approaches for solving this problem for clean 3D point clouds. However, it is a challenging problem to solve in the presence of outliers and missing parts. The existing methods try to overcome this challenge mostly by voting-based techniques but do not work efficiently. In this work, we proposed a statistical estimator-based approach for the plane of reflection symmetry that is robust to outliers and missing parts. We pose the problem of finding the optimal estimator for the reflection symmetry as an optimization problem on a 2-Sphere that quickly converges to the global solution for an approximate initialization. We further adapt the heat kernel signature for symmetry invariant matching of mirror symmetric points. This approach helps us to decouple the chicken-and-egg problem of finding the optimal symmetry plane and correspondences between the reflective symmetric points. The proposed approach achieves comparable mean ground-truth error and 4.5\% increment in the F-score as compared to the state-of-the-art approaches on the benchmark dataset.
• Abstract（参考訳）: 3次元点雲で表される物体の反射対称性面の検出は, 圧縮, 物体検出, ロボット把握, 3次元表面再構成などの様々な応用により, 3次元コンピュータビジョンと幾何学処理の基本的な問題である。 クリーンな3Dポイントクラウドに対して、この問題を解決するための効率的なアプローチがいくつか存在する。 しかし、外れ値と欠落部分の存在下では、解決が難しい問題である。 既存の手法は、主に投票ベースの手法でこの課題を克服しようとするが、効率的に機能しない。 本研究では,外乱や欠落部分に対して頑健な反射対称性平面に対する統計的推定器に基づくアプローチを提案する。 近似初期化のための大域解に迅速に収束する2次元球面上の最適化問題として,反射対称性の最適推定器を求める問題を提起する。 さらに,鏡面対称点の対称性不変量マッチングに熱核シグネチャを適用する。 このアプローチは、最適対称性平面と反射対称点間の対応を求める鶏卵問題を分離するのに役立つ。 提案手法は、ベンチマークデータセットの最先端手法と比較して、Fスコアにおける平均地絡誤差と4.5\%のインクリメントを達成する。

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