論文の概要: Laplacian ICP for Progressive Registration of 3D Human Head Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02194v1
• Date: Sat, 4 Feb 2023 16:39:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 19:38:51.619161
• Title: Laplacian ICP for Progressive Registration of 3D Human Head Meshes
• Title（参考訳）: ラプラシアンicpによる3次元頭部メッシュのプログレッシブ登録
• Authors: Nick Pears, Hang Dai, Will Smith and Hao Sun
• Abstract要約: 古典的非剛性反復閉点(N-ICP)の高効率な変種であるプログレッシブ3次元登録フレームワークを提案する。 変形正則化にLaplace-Beltrami演算子を用いるため、全体プロセスはLaplacian ICP(L-ICP)とみなす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.31701623205813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a progressive 3D registration framework that is a highly-efficient variant of classical non-rigid Iterative Closest Points (N-ICP). Since it uses the Laplace-Beltrami operator for deformation regularisation, we view the overall process as Laplacian ICP (L-ICP). This exploits a `small deformation per iteration' assumption and is progressively coarse-to-fine, employing an increasingly flexible deformation model, an increasing number of correspondence sets, and increasingly sophisticated correspondence estimation. Correspondence matching is only permitted within predefined vertex subsets derived from domain-specific feature extractors. Additionally, we present a new benchmark and a pair of evaluation metrics for 3D non-rigid registration, based on annotation transfer. We use this to evaluate our framework on a publicly-available dataset of 3D human head scans (Headspace). The method is robust and only requires a small fraction of the computation time compared to the most popular classical approach, yet has comparable registration performance.
• Abstract（参考訳）: 古典的非剛性イテレーティブ・クローズト・ポイント(N-ICP)の高効率な変種であるプログレッシブ3次元登録フレームワークを提案する。 変形正則化にLaplace-Beltrami演算子を用いるので、全体のプロセスはLaplacian ICP (L-ICP) とみなす。 これは「イテレーション毎の小さな変形」という仮定を生かし、徐々に粗くなり、フレキシブルな変形モデル、対応集合の数の増加、より洗練された対応推定を利用する。 対応マッチングは、ドメイン固有の特徴抽出器から派生した予め定義された頂点サブセット内でのみ許可される。 さらに,アノテーション転送に基づく3次元非剛性登録のための新しいベンチマークと2つの評価指標を提案する。 これを、3d human head scans(headspace)の公開データセット上で評価するために使用します。 この手法は頑丈であり、最も一般的な古典的手法と比較して計算時間のごく一部しか必要としないが、登録性能は同等である。

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