論文の概要: Geodesic squared exponential kernel for non-rigid shape registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11853v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 13:01:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 15:24:31.065463
• Title: Geodesic squared exponential kernel for non-rigid shape registration
• Title（参考訳）: 非剛体形状登録のための測地的二乗指数核
• Authors: Florent Jousse (UCA, Qc, EPIONE), Xavier Pennec (UCA, EPIONE), Herv\'e Delingette (UCA, EPIONE), Matilde Gonzalez (Qc)
• Abstract要約: この研究は、3Dスキャンの非剛性登録の問題に対処する。 ガウスプロセス型モデルのためのジオデシックに基づく新しいカーネルを提案する。 本研究では,ジオデシック2乗指数カーネルが,顔登録作業において,技術カーネルの状態よりもはるかに優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work addresses the problem of non-rigid registration of 3D scans, which is at the core of shape modeling techniques. Firstly, we propose a new kernel based on geodesic distances for the Gaussian Process Morphable Models (GPMMs) framework. The use of geodesic distances into the kernel makes it more adapted to the topological and geometric characteristics of the surface and leads to more realistic deformations around holes and curved areas. Since the kernel possesses hyperparameters we have optimized them for the task of face registration on the FaceWarehouse dataset. We show that the Geodesic squared exponential kernel performs significantly better than state of the art kernels for the task of face registration on all the 20 expressions of the FaceWarehouse dataset. Secondly, we propose a modification of the loss function used in the non-rigid ICP registration algorithm, that allows to weight the correspondences according to the confidence given to them. As a use case, we show that we can make the registration more robust to outliers in the 3D scans, such as non-skin parts.
• Abstract（参考訳）: 本研究は形状モデリング技術の核となる3次元スキャンの非剛性登録の問題に対処する。 まず,Gaussian Process Morphable Models (GPMM) フレームワークのための測地距離に基づく新しいカーネルを提案する。 核への測地線距離の使用は、表面の位相的および幾何学的特性に適応し、穴や湾曲した領域の周りのより現実的な変形をもたらす。 カーネルはハイパーパラメータを持っているので、FaceWarehouseデータセットの顔登録のタスクに最適化しました。 その結果,Geodesic二乗指数カーネルは,FaceWarehouseデータセットの20式すべてに対する顔登録処理において,技術カーネルの状態よりもはるかに優れた性能を示すことがわかった。 第二に,非リギッドicp登録アルゴリズムにおける損失関数の修正を提案し,それらに対する信頼度に応じて対応度を重み付ける。 ユースケースとして,非皮膚部分などの3Dスキャンにおいて,アウトレーヤに対してより堅牢な登録が可能であることを示す。

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