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/2303.15225v4
• Date: Sat, 7 Sep 2024 10:41:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 06:18:42.476095
• 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: 本稿では,新しいワンショットポイントクラウド単純化手法を提案する。 表面の復元を一切行わずに、健全な構造的特徴と点雲全体の形状の両方を保っている。 提案手法を複数のベンチマークおよび自己取得点雲上で評価し,既存手法と比較し,下流での登録と表面再構成の応用を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8811433060309763
• 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. The code is available at \href{https://github.com/stutipathak5/gps-for-point-clouds}{https://github.com/stutipathak5/gps-for-point-clouds}.
• Abstract（参考訳）: 大規模なポイントクラウドの処理、ストレージ、送信は、コンピュータビジョンコミュニティにおいて進行中の課題であり、自律運転、バーチャルリアリティ、リモートセンシングといった現実の環境への3Dモデルの適用の進歩を妨げる。 本研究では,従来の表面再構成工程を使わずに,点雲の健全な構造的特徴と全体形状の両方を保存できる新しい一発点雲簡易化法を提案する。 この手法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ており、任意の点群をまたいだ曲面変動関数をモデル化することができる。 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。 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。 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。 コードは \href{https://github.com/stutipathak5/gps-for-point-clouds}{https://github.com/stutipathak5/gps-for-point-clouds} で公開されている。

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