論文の概要: Occlusion-aware Non-Rigid Point Cloud Registration via Unsupervised Neural Deformation Correntropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10704v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 07:27:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:18.181870
• Title: Occlusion-aware Non-Rigid Point Cloud Registration via Unsupervised Neural Deformation Correntropy
• Title（参考訳）: 教師なしニューラル変形コレントロピーによるオクルージョン対応非リギッド点雲登録
• Authors: Mingyang Zhao, Gaofeng Meng, Dong-Ming Yan,
• Abstract要約: Occlusion-Aware Registration (OAR) は、非厳密に整列する点雲の教師なしの方法である。 理論解析を行い,最大コレントロピー基準と一般的なチャンファー距離の関係を確立する。 提案手法は,既存手法に比べて優れた性能,競争力を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.660967523504855
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• Abstract: Non-rigid alignment of point clouds is crucial for scene understanding, reconstruction, and various computer vision and robotics tasks. Recent advancements in implicit deformation networks for non-rigid registration have significantly reduced the reliance on large amounts of annotated training data. However, existing state-of-the-art methods still face challenges in handling occlusion scenarios. To address this issue, this paper introduces an innovative unsupervised method called Occlusion-Aware Registration (OAR) for non-rigidly aligning point clouds. The key innovation of our method lies in the utilization of the adaptive correntropy function as a localized similarity measure, enabling us to treat individual points distinctly. In contrast to previous approaches that solely minimize overall deviations between two shapes, we combine unsupervised implicit neural representations with the maximum correntropy criterion to optimize the deformation of unoccluded regions. This effectively avoids collapsed, tearing, and other physically implausible results. Moreover, we present a theoretical analysis and establish the relationship between the maximum correntropy criterion and the commonly used Chamfer distance, highlighting that the correntropy-induced metric can be served as a more universal measure for point cloud analysis. Additionally, we introduce locally linear reconstruction to ensure that regions lacking correspondences between shapes still undergo physically natural deformations. Our method achieves superior or competitive performance compared to existing approaches, particularly when dealing with occluded geometries. We also demonstrate the versatility of our method in challenging tasks such as large deformations, shape interpolation, and shape completion under occlusion disturbances.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドの厳密なアライメントは、シーン理解、再構築、様々なコンピュータビジョンとロボティクスタスクに不可欠である。 非剛性登録のための暗黙的変形ネットワークの最近の進歩は、大量の注釈付きトレーニングデータへの依存を著しく減らした。 しかし、既存の最先端の手法は、オクルージョンシナリオを扱う際の課題に直面している。 この問題に対処するために,Occlusion-Aware Registration (OAR) と呼ばれる,高度に整合した点群に対する非教師なし手法を提案する。 この手法の重要な革新は、適応コレントロピー関数を局所的類似度尺度として利用することであり、個々の点をはっきりと扱うことができる。 従来の2つの形状間の偏差を最小化するアプローチとは対照的に、教師なしの暗黙的神経表現と最大コレントロピー基準を組み合わせ、非閉塞領域の変形を最適化する。 これにより、崩壊、裂け目、その他の物理的に不確実な結果が効果的に回避される。 さらに, 最大コレントロピー基準と一般的に使用されるチャンファー距離の関係を理論的に検討し, 点雲解析のより普遍的な尺度として, 相関性によって引き起こされる計量が有効であることを示す。 さらに, 形状間の対応性に欠ける領域が, 物理的に自然な変形を受けることを保証するために, 局所線形再構成を導入する。 提案手法は, 既存の手法と比較して, 特に非閉塞な測地を扱う場合, 優れた, 競争的な性能を実現する。 また,大変形,形状補間,閉塞障害時の形状完備化といった課題に対して,本手法の汎用性を示す。

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