論文の概要: Multiway Non-rigid Point Cloud Registration via Learned Functional Map Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12878v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 02:37:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-05 00:48:48.974665
• Title: Multiway Non-rigid Point Cloud Registration via Learned Functional Map Synchronization
• Title（参考訳）: 学習関数型マップ同期によるマルチウェイ非剛点クラウド登録
• Authors: Jiahui Huang, Tolga Birdal, Zan Gojcic, Leonidas J. Guibas, Shi-Min Hu
• Abstract要約: 我々は、点雲上に定義された学習関数に関する地図を同期させることにより、複数の非剛体形状を登録する新しい方法であるSyNoRiMを提案する。 提案手法は,登録精度において最先端の性能を達成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.14877281665011
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SyNoRiM, a novel way to jointly register multiple non-rigid shapes by synchronizing the maps relating learned functions defined on the point clouds. Even though the ability to process non-rigid shapes is critical in various applications ranging from computer animation to 3D digitization, the literature still lacks a robust and flexible framework to match and align a collection of real, noisy scans observed under occlusions. Given a set of such point clouds, our method first computes the pairwise correspondences parameterized via functional maps. We simultaneously learn potentially non-orthogonal basis functions to effectively regularize the deformations, while handling the occlusions in an elegant way. To maximally benefit from the multi-way information provided by the inferred pairwise deformation fields, we synchronize the pairwise functional maps into a cycle-consistent whole thanks to our novel and principled optimization formulation. We demonstrate via extensive experiments that our method achieves a state-of-the-art performance in registration accuracy, while being flexible and efficient as we handle both non-rigid and multi-body cases in a unified framework and avoid the costly optimization over point-wise permutations by the use of basis function maps.
• Abstract（参考訳）: 我々は、点雲上に定義された学習関数に関する地図を同期させることにより、複数の非剛体形状を共同登録する新しい方法であるSyNoRiMを提案する。 非剛体形状を処理する能力は、コンピュータアニメーションから3Dデジタル化まで、様々な応用において重要であるが、本書には、隠蔽下で観察される本物のノイズの多いスキャンの集合をマッチングし整列する、堅牢で柔軟な枠組みが欠けている。 このような点雲の集合が与えられた場合、関数写像によってパラメータ化されたペアワイズ対応をまず計算する。 また, 咬合をエレガントに処理しながら, 変形を効果的に正則化するために, 潜在的に非直交基底関数を学習する。 推定された対向変形場が提供する多方向情報から最大に利益を得るため,本発明および原理最適化定式化により,対向汎関数写像をサイクル一貫性全体へ同期する。 提案手法は,非剛体ケースと多体ケースの両方を統一されたフレームワークで処理し,基本関数マップを用いてポイントワイドな置換よりもコストのかかる最適化を回避しながら,登録精度を向上し,柔軟性と効率性を両立できることを示す。

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