論文の概要: Spectral Meets Spatial: Harmonising 3D Shape Matching and Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18920v5
• Date: Wed, 27 Mar 2024 07:16:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 21:54:06.800313
• Title: Spectral Meets Spatial: Harmonising 3D Shape Matching and Interpolation
• Title（参考訳）: Spectral Meets Space: Harmonising 3D Shape Matching and Interpolation
• Authors: Dongliang Cao, Marvin Eisenberger, Nafie El Amrani, Daniel Cremers, Florian Bernard,
• Abstract要約: 本稿では,3次元形状の対応と形状の両面を統一的に予測する枠組みを提案する。 我々は、スペクトル領域と空間領域の両方の形状を地図化するために、奥行き関数写像フレームワークと古典的な曲面変形モデルを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.376243444909136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although 3D shape matching and interpolation are highly interrelated, they are often studied separately and applied sequentially to relate different 3D shapes, thus resulting in sub-optimal performance. In this work we present a unified framework to predict both point-wise correspondences and shape interpolation between 3D shapes. To this end, we combine the deep functional map framework with classical surface deformation models to map shapes in both spectral and spatial domains. On the one hand, by incorporating spatial maps, our method obtains more accurate and smooth point-wise correspondences compared to previous functional map methods for shape matching. On the other hand, by introducing spectral maps, our method gets rid of commonly used but computationally expensive geodesic distance constraints that are only valid for near-isometric shape deformations. Furthermore, we propose a novel test-time adaptation scheme to capture both pose-dominant and shape-dominant deformations. Using different challenging datasets, we demonstrate that our method outperforms previous state-of-the-art methods for both shape matching and interpolation, even compared to supervised approaches.
• Abstract（参考訳）: 3次元形状マッチングと補間は非常に関連性が高いが、異なる3次元形状を相互に関連付けるために、しばしば個別に研究され、順次適用され、結果として準最適性能をもたらす。 本研究では,3次元形状間の位置対応と形状補間の両方を予測する統一的な枠組みを提案する。 この目的のために、スペクトル領域と空間領域の両方の形状を地図化するために、奥行き関数写像フレームワークと古典的な曲面変形モデルを組み合わせる。 一方, 空間地図を組み込むことで, 従来の機能地図法と比較して, より正確でスムーズな対応性が得られる。 一方, スペクトル写像を導入することで, ほぼ等尺形状の変形にのみ有効な測地線距離制約を解くことができる。 さらに、ポーズ優位と形状優位の両変形をキャプチャする新しいテスト時間適応方式を提案する。 異なる挑戦的データセットを用いて、我々の手法は、教師付きアプローチと比較して、形状マッチングと補間の両方において、従来の最先端手法よりも優れていることを示す。

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