論文の概要: Robust and Accurate Superquadric Recovery: a Probabilistic Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14517v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 13:17:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 17:40:11.480045
- Title: Robust and Accurate Superquadric Recovery: a Probabilistic Approach
- Title（参考訳）: ロバストで正確なスーパークワッドリック回復:確率論的アプローチ
- Authors: Weixiao Liu, Yuwei Wu, Sipu Ruan, Gregory S. Chirikjian
- Abstract要約: 点雲から超四分儀を回収する最初の確率的手法を提案する。
提案手法は, 合成データセットと実世界のデータセットの精度, 効率, 堅牢性の観点から, 最先端の手法より優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.85544663445035
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Interpreting objects with basic geometric primitives has long been studied in
computer vision. Among geometric primitives, superquadrics are well known for
their simple implicit expressions and capability of representing a wide range
of shapes with few parameters. However, as the first and foremost step,
recovering superquadrics accurately and robustly from 3D data still remains
challenging. The existing methods are subject to local optima and are sensitive
to noise and outliers in real-world scenarios, resulting in frequent failure in
capturing geometric shapes. In this paper, we propose the first probabilistic
method to recover superquadrics from point clouds. Our method builds a
Gaussian-uniform mixture model (GUM) on the parametric surface of a
superquadric, which explicitly models the generation of outliers and noise. The
superquadric recovery is formulated as a Maximum Likelihood Estimation (MLE)
problem. We propose an algorithm, Expectation, Maximization, and Switching
(EMS), to solve this problem, where: (1) outliers are predicted from the
posterior perspective; (2) the superquadric parameter is optimized by the
trust-region reflective algorithm; and (3) local optima are avoided by globally
searching and switching among parameters encoding similar superquadrics. We
show that our method can be extended to the multi-superquadrics recovery for
complex objects. The proposed method outperforms the state-of-the-art in terms
of accuracy, efficiency, and robustness on both synthetic and real-world
datasets. Codes will be released.
- Abstract（参考訳）: 基本的な幾何学的プリミティブによるオブジェクトの解釈は、コンピュータビジョンにおいて長年研究されてきた。
幾何学的プリミティブの中で、スーパークワッドリックは単純な暗黙の表現と、パラメータの少ない幅広い形状を表現する能力でよく知られている。
しかし,第1段階および第1段階として,3dデータから高精度かつロバストにスーパークアドリクスを復元することは依然として困難である。
既存の手法は局所最適であり、実世界のシナリオではノイズや外れ値に敏感であり、幾何学的な形状を捉えるのに頻繁に失敗する。
本稿では,点雲から超量子を回収する最初の確率的手法を提案する。
提案手法は,超立方体のパラメトリック表面上にガウス・ユニフォーム混合モデル(GUM)を構築し,外周および騒音の発生を明示的にモデル化する。
スーパークアッドリックリカバリは、MLE(Maximum Likelihood Estimation)問題として定式化される。
提案手法は,(1)外れ値が後方から予測されるアルゴリズム,(2)超二次パラメータが信頼領域反射アルゴリズムによって最適化されるアルゴリズム,(3)局所最適化は,類似の超二次パラメータをコードするパラメータをグローバルに探索し,切り換えることによって回避される。
本手法は,複合オブジェクトのマルチスーパークアドリカバリに拡張可能であることを示す。
提案手法は, 合成データと実世界のデータセットの両方において, 精度, 効率, 頑健性の観点から, 最先端技術に勝る。
コードはリリースされる。
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