論文の概要: Matching Shapes Under Different Topologies: A Topology-Adaptive Deformation Guided Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06862v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 16:29:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.25912
• Title: Matching Shapes Under Different Topologies: A Topology-Adaptive Deformation Guided Approach
• Title（参考訳）: 異なるトポロジーの下でのマッチング形状:トポロジー適応型変形ガイドアプローチ
• Authors: Aymen Merrouche, Stefanie Wuhrer, Edmond Boyer,
• Abstract要約: 非厳密な3Dメッシュマッチングは、コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスパイプラインにおける重要なステップである。 トポロジカルアーティファクトを含むメッシュに取り組み、現在のアプローチによる仮定を破ることができる。 私たちは、しばしばトポロジカルなアーティファクトに悩まされる、フレームごとのマルチビュー再構築のような現実世界のシナリオに動機付けられています。 提案手法は, 従来のデータ駆動手法に頼らず, 3次元アライメント品質の大規模データセットでトレーニングした手法よりも, ノイズの多いフレーム単位のマルチビュー再構成を含む, トポロジカルアーチファクトの非等尺形状や形状に適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.851721795186258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Non-rigid 3D mesh matching is a critical step in computer vision and computer graphics pipelines. We tackle matching meshes that contain topological artefacts which can break the assumption made by current approaches. While Functional Maps assume the deformation induced by the ground truth correspondences to be near-isometric, ARAP-like deformation-guided approaches assume the latter to be ARAP. Neither assumption holds in certain topological configurations of the input shapes. We are motivated by real-world scenarios such as per-frame multi-view reconstructions, often suffering from topological artefacts. To this end, we propose a topology-adaptive deformation model allowing changes in shape topology to align shape pairs under ARAP and bijective association constraints. Using this model, we jointly optimise for a template mesh with adequate topology and for its alignment with the shapes to be matched to extract correspondences. We show that, while not relying on any data-driven prior, our approach applies to highly non-isometric shapes and shapes with topological artefacts, including noisy per-frame multi-view reconstructions, even outperforming methods trained on large datasets in 3D alignment quality.
• Abstract（参考訳）: 非厳密な3Dメッシュマッチングは、コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスパイプラインにおける重要なステップである。 トポロジカルアーティファクトを含むメッシュに取り組み、現在のアプローチによる仮定を破ることができる。 関数マップは、基底の真理対応によって引き起こされる変形をほぼ等尺であると仮定するが、ARAPのような変形誘導法は後者をARAPと仮定する。 どちらの仮定も入力形状の位相的な構成には当てはまらない。 私たちは、しばしばトポロジカルなアーティファクトに悩まされる、フレームごとのマルチビュー再構築のような現実世界のシナリオに動機付けられています。 そこで本研究では,形状トポロジの変化をARAPと双対関連制約の下で整列させるトポロジ適応変形モデルを提案する。 このモデルを用いて、適切なトポロジを持つテンプレートメッシュと、一致すべき形状との整合性を共同で最適化し、対応を抽出する。 提案手法は, 従来のデータ駆動型手法に頼らず, 3次元アライメント品質の大規模データセットでトレーニングした手法よりも, ノイズの多いフレーム単位のマルチビュー再構成を含む, トポロジカルアーチファクトの非等尺形状や形状に応用できることが示されている。

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