論文の概要: Robust Motion Averaging for Multi-view Registration of Point Sets Based Maximum Correntropy Criterion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11327v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 06:49:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:47:21.846319
• Title: Robust Motion Averaging for Multi-view Registration of Point Sets Based Maximum Correntropy Criterion
• Title（参考訳）: 最大コレントロピー基準に基づく点集合の多視点登録のためのロバスト運動平均化
• Authors: Yugeng Huang, Haitao Liu, Tian Huang
• Abstract要約: ラプラシアンカーネルを用いた最大コレントロピー基準(LMCC)を用いたマルチビュー登録のための新しい動き平均化フレームワークを提案する。 本手法は, 効率, 精度, 堅牢性において優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.318555434063273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As an efficient algorithm to solve the multi-view registration problem,the motion averaging (MA) algorithm has been extensively studied and many MA-based algorithms have been introduced. They aim at recovering global motions from relative motions and exploiting information redundancy to average accumulative errors. However, one property of these methods is that they use Guass-Newton method to solve a least squares problem for the increment of global motions, which may lead to low efficiency and poor robustness to outliers. In this paper, we propose a novel motion averaging framework for the multi-view registration with Laplacian kernel-based maximum correntropy criterion (LMCC). Utilizing the Lie algebra motion framework and the correntropy measure, we propose a new cost function that takes all constraints supplied by relative motions into account. Obtaining the increment used to correct the global motions, can further be formulated as an optimization problem aimed at maximizing the cost function. By virtue of the quadratic technique, the optimization problem can be solved by dividing into two subproblems, i.e., computing the weight for each relative motion according to the current residuals and solving a second-order cone program problem (SOCP) for the increment in the next iteration. We also provide a novel strategy for determining the kernel width which ensures that our method can efficiently exploit information redundancy supplied by relative motions in the presence of many outliers. Finally, we compare the proposed method with other MA-based multi-view registration methods to verify its performance. Experimental tests on synthetic and real data demonstrate that our method achieves superior performance in terms of efficiency, accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー登録問題を解決するための効率的なアルゴリズムとして、動き平均化(MA)アルゴリズムが広く研究され、多くのMAベースのアルゴリズムが導入された。 相対的な動きからグローバルな動きを回復し、情報冗長性を平均的な累積誤差に活用することを目的としている。 しかし、これらの手法の1つの特性は、グアセス・ニュートン法を用いて大域運動の増大の最小二乗問題を解くことであり、これは効率が低く、外れ値に対する堅牢性が劣る可能性がある。 本稿では,Laplacian kernel-based maximum correntropy criterion (LMCC) を用いたマルチビュー登録のための新しい動き平均化フレームワークを提案する。 リー代数運動フレームワークとコレントロピー測度を利用して, 相対運動によって与えられる制約をすべて考慮した新しいコスト関数を提案する。 グローバルな動きを補正するために使用されるインクリメントは、コスト関数の最大化を目的とした最適化問題として、さらに定式化することができる。 二次的手法により、最適化問題は2つのサブプロブレム、すなわち、現在の残差に応じて各相対運動の重みを計算し、次のイテレーションでインクリメントのための2次コーンプログラム問題(SOCP)を解くことで解決できる。 また,複数の異常値が存在する場合,相対運動によって供給される情報冗長性を効率的に活用できるように,カーネル幅を決定する新しい手法を提案する。 最後に,提案手法と他のMAベースマルチビュー登録手法を比較し,その性能を検証する。 合成データおよび実データを用いた実験により,本手法は効率,精度,堅牢性において優れた性能を発揮することが示された。

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