論文の概要: Geometrically Consistent Partial Shape Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05013v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 12:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 15:08:32.730702
• Title: Geometrically Consistent Partial Shape Matching
• Title（参考訳）: 幾何学的に一貫した部分形状マッチング
• Authors: Viktoria Ehm, Paul Roetzer, Marvin Eisenberger, Maolin Gao, Florian Bernard, Daniel Cremers
• Abstract要約: 3次元形状の対応を見つけることは、コンピュータビジョンとグラフィックスにおいて重要な問題である。 しばしば無視されるが、整合幾何学の重要な性質は整合性である。 本稿では,新しい整数型線形計画部分形状整合式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.29468769172704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding correspondences between 3D shapes is a crucial problem in computer vision and graphics, which is for example relevant for tasks like shape interpolation, pose transfer, or texture transfer. An often neglected but essential property of matchings is geometric consistency, which means that neighboring triangles in one shape are consistently matched to neighboring triangles in the other shape. Moreover, while in practice one often has only access to partial observations of a 3D shape (e.g. due to occlusion, or scanning artifacts), there do not exist any methods that directly address geometrically consistent partial shape matching. In this work we fill this gap by proposing to integrate state-of-the-art deep shape features into a novel integer linear programming partial shape matching formulation. Our optimization yields a globally optimal solution on low resolution shapes, which we then refine using a coarse-to-fine scheme. We show that our method can find more reliable results on partial shapes in comparison to existing geometrically consistent algorithms (for which one first has to fill missing parts with a dummy geometry). Moreover, our matchings are substantially smoother than learning-based state-of-the-art shape matching methods.
• Abstract（参考訳）: 3次元形状の対応を見つけることはコンピュータビジョンとグラフィックスにおいて重要な問題であり、例えば形状補間、ポーズ転送、テクスチャ転送といったタスクに関係している。 マッチングのしばしば無視されるが本質的な性質は幾何学的一貫性であり、一方の形状の隣接する三角形は他方の形状の隣接する三角形と一貫して一致することを意味する。 さらに、実際には3次元形状の部分的な観察(例えば、閉塞や走査的アーティファクト)にしかアクセスできないことが多いが、幾何学的に一貫した部分的な形状マッチングを直接扱う方法は存在しない。 本研究では、このギャップを、最先端の深部形状特徴を新しい整数計画部分形状整合式に組み込むことによって埋める。 この最適化により,低分解能形状のグローバル最適解が得られ,粗面から細部までのスキームを用いて精錬した。 提案手法は,既存の幾何学的一貫したアルゴリズム(ダミー幾何で欠落部分を埋めるアルゴリズム)と比較して,より信頼性の高い部分形状の結果が得られることを示す。 さらに,我々のマッチングは,学習に基づく最先端形状マッチング手法よりもかなりスムーズである。

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