論文の概要: Symmetric Volume Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02568v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 14:44:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 10:32:30.384825
• Title: Symmetric Volume Maps
• Title（参考訳）: 対称ボリュームマップ
• Authors: S. Mazdak Abulnaga, Oded Stein, Polina Golland, Justin Solomon
• Abstract要約: 四面体体積メッシュとして表される体積間のマッピング法を提案する。 我々の定式化は、原点と対象領域の順序に依存することなく、対称に写像を抽出するように設計された歪みエネルギーを最小化する。 本手法を多種多様な幾何学的データセット上で実証し, 境界に整合した低歪みマッチングを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.715010694637243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although shape correspondence is a central problem in geometry processing, most methods for this task apply only to two-dimensional surfaces. The neglected task of volumetric correspondence--a natural extension relevant to shapes extracted from simulation, medical imaging, volume rendering, and even improving surface maps of boundary representations--presents unique challenges that do not appear in the two-dimensional case. In this work, we propose a method for mapping between volumes represented as tetrahedral meshes. Our formulation minimizes a distortion energy designed to extract maps symmetrically, i.e., without dependence on the ordering of the source and target domains. We accompany our method with theoretical discussion describing the consequences of this symmetry assumption, leading us to select a symmetrized ARAP energy that favors isometric correspondences. Our final formulation optimizes for near-isometry while matching the boundary. We demonstrate our method on a diverse geometric dataset, producing low-distortion matchings that align to the boundary.
• Abstract（参考訳）: 形状対応は幾何処理における中心的な問題であるが、ほとんどの手法は二次元曲面にのみ適用される。 音量対応の無視課題は、シミュレーション、医用画像、音量レンダリング、さらには境界表現の表面地図の改善から抽出された形状に関連する自然な拡張であり、二次元の場合には現れない独特の課題を呈する。 本研究では,四面体メッシュとして表されるボリューム間のマッピング手法を提案する。 この定式化は、ソース領域とターゲット領域の順序に依存することなく対称的に写像を抽出するように設計された歪エネルギーを最小化する。 我々はこの対称性の仮定の結果を説明する理論的議論を伴い,等尺対応を好む対称性のアラップエネルギーを選択する。 我々の最終定式化は境界を整えながら近距離測定に最適化する。 本手法を多種多様な幾何学的データセット上で実証し, 境界に整合した低歪みマッチングを生成する。

関連論文リスト

• Spectral Meets Spatial: Harmonising 3D Shape Matching and Interpolation [50.376243444909136]
  本稿では,3次元形状の対応と形状の両面を統一的に予測する枠組みを提案する。 我々は、スペクトル領域と空間領域の両方の形状を地図化するために、奥行き関数写像フレームワークと古典的な曲面変形モデルを組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T07:26:23Z)
• Adaptive Surface Normal Constraint for Geometric Estimation from Monocular Images [56.86175251327466]
  本稿では,幾何学的文脈を取り入れつつ,画像から深度や表面正規度などの測地を学習するための新しい手法を提案する。 提案手法は,入力画像に存在する幾何学的変動を符号化した幾何学的文脈を抽出し,幾何的制約と深度推定を相関付ける。 本手法は,画像から高品質な3次元形状を生成可能な密着型フレームワーク内での深度と表面の正規分布推定を統一する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T17:57:59Z)
• Partial Symmetry Detection for 3D Geometry using Contrastive Learning with Geodesic Point Cloud Patches [10.48309709793733]
  我々は,測地線点雲パッチの回転,反射,翻訳,スケール不変な局所形状の特徴を学習することを提案する。 この曖昧な問題に対して,本手法は複数の有効な解を抽出可能であることを示す。 検出された対称性を領域成長アルゴリズムと組み合わせて下流タスクを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T15:48:50Z)
• Basis restricted elastic shape analysis on the space of unregistered surfaces [10.543359560247847]
  本稿では,表面解析のための新しい数学的および数値的枠組みを提案する。 私たちが開発しているアプローチの特異性は、許容変換の空間を変形場の予め定義された有限次元基底に制限することである。 我々は、人体形状やポーズデータ、人間の顔スキャンに対するアプローチを具体的に検証し、形状登録、移動移動、ランダムポーズ生成といった問題に対して、一般的に最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T23:06:22Z)
• Geometrically Consistent Partial Shape Matching [50.29468769172704]
  3次元形状の対応を見つけることは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおいて重要な問題である。 しばしば無視されるが、整合幾何学の重要な性質は整合性である。 本稿では,新しい整数型線形計画部分形状整合式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T12:21:42Z)
• Towards classification of holographic multi-partite entanglement measures [0.0]
  一般測度を局所ユニタリ変換の不変量として分類し、カウントする。 我々は、そのホログラフィック双対を、複製対称性がバルク内で破れていないという仮定で導いた。 我々は、レプリカ対称性の仮定と、既に知られている絡み合いの方法、例えば絡み合いの負性や反射エントロピーが我々の枠組みにどのように適合するかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T18:04:11Z)
• A Level Set Theory for Neural Implicit Evolution under Explicit Flows [102.18622466770114]
  暗黙の曲面をパラメータ化するコーディネートベースのニューラルネットワークは、幾何学の効率的な表現として登場した。 このような暗黙の面に三角形メッシュに対して定義された変形操作を適用することができるフレームワークを提案する。 提案手法は, 表面平滑化, 平均曲率流, 逆レンダリング, 暗黙的幾何によるユーザ定義編集など, 応用性の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T17:59:39Z)
• Elastic shape analysis of surfaces with second-order Sobolev metrics: a comprehensive numerical framework [11.523323270411959]
  本稿では3次元表面形状解析のための数値的手法を提案する。 本研究では、3次元メッシュとして表されるパラメータ化面と非パラメータ化面の間の測地線と測地線距離の計算に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T18:19:05Z)
• Improving Metric Dimensionality Reduction with Distributed Topology [68.8204255655161]
  DIPOLEは、局所的、計量的項と大域的、位相的項の両方で損失関数を最小化し、初期埋め込みを補正する次元推論後処理ステップである。 DIPOLEは、UMAP、t-SNE、Isomapといった一般的な手法よりも多くの一般的なデータセットで優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T17:19:44Z)
• Shape analysis via inconsistent surface registration [4.367664806447789]
  不整合表面マッピングを用いた形状解析のためのフレームワークを開発する。 本手法では, 準コンフォーマル理論に基づく不整合表面登録を用いてこの問題を解くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T06:58:16Z)
• Inverse Learning of Symmetries [71.62109774068064]
  2つの潜在部分空間からなるモデルで対称性変換を学ぶ。 我々のアプローチは、情報ボトルネックと連続的な相互情報正規化器の組み合わせに基づいています。 我々のモデルは, 人工的および分子的データセットにおける最先端の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-07T13:48:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。