論文の概要: KSS-ICP: Point Cloud Registration based on Kendall Shape Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02807v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 04:00:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:12:08.996912
• Title: KSS-ICP: Point Cloud Registration based on Kendall Shape Space
• Title（参考訳）: KSS-ICP:Kendall形状空間に基づくポイントクラウド登録
• Authors: Chenlei Lv, Weisi Lin, and Baoquan Zhao
• Abstract要約: 我々は,Kendall形状空間(KSS)における厳密な登録課題をICP(Iterative Closest Point)で解決する新しい登録手法KSS-ICPを提案する。 単純な実装で、KSS-ICPはポイントクラウドからのより正確な登録を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.07257420542713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud registration is a popular topic which has been widely used in 3D model reconstruction, location, and retrieval. In this paper, we propose a new registration method, KSS-ICP, to address the rigid registration task in Kendall shape space (KSS) with Iterative Closest Point (ICP). The KSS is a quotient space that removes influences of translations, scales, and rotations for shape feature-based analysis. Such influences can be concluded as the similarity transformations that do not change the shape feature. The point cloud representation in KSS is invariant to similarity transformations. We utilize such property to design the KSS-ICP for point cloud registration. To tackle the difficulty to achieve the KSS representation in general, the proposed KSS-ICP formulates a practical solution that does not require complex feature analysis, data training, and optimization. With a simple implementation, KSS-ICP achieves more accurate registration from point clouds. It is robust to similarity transformation, non-uniform density, noise, and defective parts. Experiments show that KSS-ICP has better performance than the state of the art.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドの登録は一般的なトピックであり、3Dモデルの再構築、位置、検索に広く利用されている。 本稿では,Kendall 形状空間 (KSS) における厳密な登録課題をICP (Iterative Closest Point) で解決する新しい登録手法 KSS-ICP を提案する。 KSSは、形状特徴に基づく分析のための翻訳、スケール、回転の影響を取り除く商空間である。 このような影響は、形状が変化しない類似性変換として結論付けることができる。 KSSにおける点雲表現は類似性変換と不変である。 このような特性を利用して, kss-icp をポイントクラウド登録用に設計する。 KSS表現を一般に達成することの難しさに対処するため、提案したKSS-ICPは、複雑な特徴解析、データトレーニング、最適化を必要としない実用的なソリューションを定式化している。 単純な実装で、KSS-ICPはポイントクラウドからのより正確な登録を実現する。 類似性変換、非一様密度、ノイズ、欠陥部分に対して堅牢である。 実験の結果、KSS-ICPは最先端技術よりも優れた性能を示した。

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