論文の概要: SIGMA: Scale-Invariant Global Sparse Shape Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08393v2
• Date: Wed, 3 Apr 2024 15:04:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 23:27:42.227466
• Title: SIGMA: Scale-Invariant Global Sparse Shape Matching
• Title（参考訳）: SIGMA:スケール不変グローバルスパース形状マッチング
• Authors: Maolin Gao, Paul Roetzer, Marvin Eisenberger, Zorah Lähner, Michael Moeller, Daniel Cremers, Florian Bernard,
• Abstract要約: 非剛体形状の正確なスパース対応を生成するための新しい混合整数プログラミング(MIP)法を提案する。 いくつかの挑戦的な3Dデータセットに対して,スパースな非剛性マッチングの最先端結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.385414715675076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel mixed-integer programming (MIP) formulation for generating precise sparse correspondences for highly non-rigid shapes. To this end, we introduce a projected Laplace-Beltrami operator (PLBO) which combines intrinsic and extrinsic geometric information to measure the deformation quality induced by predicted correspondences. We integrate the PLBO, together with an orientation-aware regulariser, into a novel MIP formulation that can be solved to global optimality for many practical problems. In contrast to previous methods, our approach is provably invariant to rigid transformations and global scaling, initialisation-free, has optimality guarantees, and scales to high resolution meshes with (empirically observed) linear time. We show state-of-the-art results for sparse non-rigid matching on several challenging 3D datasets, including data with inconsistent meshing, as well as applications in mesh-to-point-cloud matching.
• Abstract（参考訳）: 非剛体形状の正確なスパース対応を生成するための新しい混合整数プログラミング(MIP)法を提案する。 そこで本研究では,予測対応によって生じる変形品質を測定するために,内在的および外在的幾何情報を組み合わせたラプラス・ベルトラミ演算子(PLBO)を提案する。 我々はPLBOとオリエンテーションを意識した正規表現器を統合し、多くの実用的な問題に対してグローバルな最適性に解決できる新しいMIPの定式化を行う。 従来の手法とは対照的に,我々の手法は,厳密な変換や大域的スケーリング,初期化不要,最適性保証,(経験的に観察された)線形時間による高分解能メッシュへのスケーリングに対して,確実に不変である。 不整合メッシュを用いたデータやメッシュ・ツー・ポイント・クラウドマッチングの応用など,いくつかの困難な3Dデータセット上でのスパース非厳密マッチングの最先端結果を示す。

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