論文の概要: One-shot Feature-Preserving Point Cloud Simplification with Gaussian Processes on Riemannian Manifolds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15225v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 14:05:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 15:05:20.474662
• Title: One-shot Feature-Preserving Point Cloud Simplification with Gaussian Processes on Riemannian Manifolds
• Title（参考訳）: リーマン多様体上のガウス過程によるワンショット特徴保存点雲の単純化
• Authors: Stuti Pathak, Thomas M. McDonald, Rudi Penne
• Abstract要約: 本研究では,従来の表面再構成工程を使わずに,点雲の健全な構造特徴と全体形状の両方を保存できるワンショット点雲簡易化法を提案する。 提案手法をいくつかのベンチマークデータセット上で評価し,既存手法と比較し,実験性能と計算効率の両面で競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9023847175654603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The processing, storage and transmission of large-scale point clouds is an ongoing challenge in the computer vision community which hinders progress in the application of 3D models to real-world settings, such as autonomous driving, virtual reality and remote sensing. We propose a novel, one-shot point cloud simplification method which preserves both the salient structural features and the overall shape of a point cloud without any prior surface reconstruction step. Our method employs Gaussian processes with kernels defined on Riemannian manifolds, allowing us to model the surface variation function across any given point cloud. A simplified version of the original cloud is obtained by sequentially selecting points using a greedy sparsification scheme. The selection criterion used for this scheme ensures that the simplified cloud best represents the surface variation of the original point cloud. We evaluate our method on several benchmark datasets, compare it to a range of existing methods and show that our method is competitive both in terms of empirical performance and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模ポイントクラウドの処理,ストレージ,送信は,自動運転や仮想現実,リモートセンシングといった現実環境への3dモデルの適用の進展を妨げる,コンピュータビジョンコミュニティの現在進行中の課題である。 本研究では,従来の表面再構成工程を使わずに,点雲の健全な構造特徴と全体形状の両方を保存できる新しい一発点雲簡略化法を提案する。 本手法では、リーマン多様体上で定義された核を持つガウス過程を用い、任意の点クラウド上の曲面変動関数をモデル化する。 グリーディスパーシフィケーションスキームを用いて点を順次選択して元の雲の簡易版を得る。 このスキームで使用される選択基準は、単純化された雲が元の点雲の表面の変化を最もよく表すことを保証している。 本手法をいくつかのベンチマークデータセットで評価し,既存の手法と比較し,経験的性能と計算効率の両面で競合することを示す。

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