抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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3Dポイントクラウド登録のための確立されたアプローチは,3Dキーポイント対応からの登録機能を推定することである。典型的には,誤った対応や異常値があるので,推定を行うためにロバストな技術が必要である。現在の3Dキーポイント技術は,それらの2D対応物よりはるかに正確でなく,したがって,それらは非常に高い異常値率を生成する傾向がある。したがって,十分な良好な対応が利用可能であることを保証するために,多数の推定対応が抽出されなければならない。しかし,両方の因子(高い異常値率,大きなデータサイズ)は,非常に高い計算コストを必要とする既存のロバスト技術を引き起こす。本論文では,点雲登録のための保証された異常値除去と呼ばれる新しい前処理法を提案した。著者らの方法は,すべての拒絶された対応がグローバル最適解に存在しないように保証されるように,より小さい集合への入力を減少させる。この低減は,決定論的で高速な純粋な幾何学的操作を用いて実行される。著者らの方法は,異常値の母集団を著しく減少させて,更なる最適化を迅速に実行することができた。さらに,真の異常値のみが除去されるので,大域的最適解は保存される。種々の合成および実データ実験において,提案した前処理法の有効性を実証した。DEMOコードは補足的な材料として利用可能であり,http://doi.ieeecomp子宮社会におけるコンピュータ協会デジタル図書館において見出すことができる。すなわち,org/10.11109/TPAMI.2017.2773482である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】