論文の概要: Coupled Laplacian Eigenmaps for Locally-Aware 3D Rigid Point Cloud Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17372v2
• Date: Fri, 26 Jul 2024 14:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 18:11:46.476215
• Title: Coupled Laplacian Eigenmaps for Locally-Aware 3D Rigid Point Cloud Matching
• Title（参考訳）: 局所認識型3次元剛点クラウドマッチングのための結合ラプラシアン固有写像
• Authors: Matteo Bastico, Etienne Decencière, Laurent Corté, Yannick Tillier, David Ryckelynck,
• Abstract要約: 局所構造を考慮したグラフラプラシアン固有写像に基づく新しい手法を提案する。 ラプラシアン固有写像の順序と符号のあいまいさに対処するために、結合ラプラシアンと呼ばれる新しい作用素を導入する。 これらの高次元空間間の類似性は、形状に一致するような局所的な意味のあるスコアを与えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud matching, a crucial technique in computer vision, medical and robotics fields, is primarily concerned with finding correspondences between pairs of point clouds or voxels. In some practical scenarios, emphasizing local differences is crucial for accurately identifying a correct match, thereby enhancing the overall robustness and reliability of the matching process. Commonly used shape descriptors have several limitations and often fail to provide meaningful local insights about the paired geometries. In this work, we propose a new technique, based on graph Laplacian eigenmaps, to match point clouds by taking into account fine local structures. To deal with the order and sign ambiguity of Laplacian eigenmaps, we introduce a new operator, called Coupled Laplacian (https://github.com/matteo-bastico/CoupLap), that allows to easily generate aligned eigenspaces for multiple registered geometries. We show that the similarity between those aligned high-dimensional spaces provides a locally meaningful score to match shapes. We firstly evaluate the performance of the proposed technique in a point-wise manner, focusing on the task of object anomaly localization on the MVTec 3D-AD dataset. Additionally, we define a new medical task, called automatic Bone Side Estimation (BSE), which we address through a global similarity score derived from coupled eigenspaces. In order to test it, we propose a benchmark collecting bone surface structures from various public datasets. Our matching technique, based on Coupled Laplacian, outperforms other methods by reaching an impressive accuracy on both tasks.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョン、医療、ロボット分野において重要な技術であるポイントクラウドマッチングは、ポイントクラウドとボクセルのペア間の対応を見つけることに関心がある。 いくつかの実践シナリオでは、正確なマッチングを正確に識別するためには、局所的な差異を強調することが不可欠であり、それによってマッチングプロセスの全体的な堅牢性と信頼性が向上する。 一般的に使用される形状記述子はいくつかの制限があり、しばしばペアのジオメトリに関する意味のある局所的な洞察を得られない。 本研究では,局所構造を微妙に考慮し,点雲に一致するグラフラプラシアン固有写像に基づく新しい手法を提案する。 ラプラシアン固有写像の順序と符号のあいまいさに対処するために、複数の登録されたジオメトリに対して整列した固有空間を容易に生成できるCoupled Laplacian (https://github.com/matteo-bastico/CoupLap)と呼ばれる新しい演算子を導入する。 これらの高次元空間間の類似性は、形状に一致するような局所的な意味のあるスコアを与えることを示す。 まず,MVTec 3D-ADデータセット上でのオブジェクト異常な局所化の課題に着目し,提案手法の性能をポイントワイズで評価する。 さらに,結合した固有空間から得られるグローバルな類似度スコアを用いて,BSE(Automatic Bone Side Estimation)と呼ばれる新しい医療タスクを定義する。 そこで本研究では,様々な公開データセットから骨表面構造を収集するベンチマークを提案する。 Coupled Laplacianをベースとしたマッチング手法は,両タスクの精度を著しく向上させることで,他の手法よりも優れている。

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