論文の概要: GP-PCS: One-shot Feature-Preserving Point Cloud Simplification with
Gaussian Processes on Riemannian Manifolds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15225v3
- Date: Tue, 9 Jan 2024 09:15:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 20:40:37.823300
- Title: GP-PCS: One-shot Feature-Preserving Point Cloud Simplification with
Gaussian Processes on Riemannian Manifolds
- Title(参考訳): GP-PCS: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, Seppe Sels, 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,点雲の健全な構造的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略化法を提案する。
グリーディスペーシフィケーションスキームを用いて点を順次選択し、原雲の簡易版を得る。
提案手法は,複数のベンチマークおよび自己取得点クラウド上で評価し,既存の手法と比較し,登録および表面再構成の下流タスクにおける適用を実証し,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): 3.147442081914973
- 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 suitable for
functions 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 and self-acquired
point clouds, compare it to a range of existing methods, demonstrate its
application in downstream tasks of registration and surface reconstruction, 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る関数に適したガウス過程を用い、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および自己獲得ポイントクラウド上で評価し,既存の手法と比較し,登録および表面再構成の下流タスクにおける適用例を示し,経験的性能と計算効率の両面で競合することを示した。
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