Laplace固有関数と教師なし点レジストレーションを用いた関節形状マッチング【JST・京大機械翻訳】

Mateus Diana; Horaud Radu; Knossow David; Cuzzolin Fabio; Boyer Edmond

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206101700463 整理番号：22P0217721

Laplace固有関数と教師なし点レジストレーションを用いた関節形状マッチング【JST・京大機械翻訳】

Articulated Shape Matching Using Laplacian Eigenfunctions and Unsupervised Point Registration

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発行年： 2020年12月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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ボクセル集合によって表現されたマッチング関節形状は,各集合が加重グラフによって記述されるとき,最大サブグラフ同形写像に縮小する。スペクトルグラフ理論を,姿勢の変化にそれらの不変性によりそれらの埋込みを整列させることによって,低次元空間と整合形状にこれらのグラフを写像するために使用することができる。固有空間を整列させる固有値の規則化に依存する古典的グラフ同形写像スキームは,大きなデータセットまたは雑音の多いデータを扱うときに失敗する。ラプラシアン行列の固有関数の最良部分集合を選択することにより,2つの一致K次元集合間の最良のアラインメントを見つける新しい定式化を導いた。選択はヒストグラムで構築された固有関数署名のマッチングによって行われ,保持された集合は全体性能にかなりの影響を与えるアラインメント問題のためのスマートな初期化を提供する。グラフマッチングに注型した高密度形状マッチングは,次に,直交変換の下で埋込みのポイント登録に縮小する。教師なしクラスタリングとEMアルゴリズムのフレームワークを用いてレジストレーションを解いた。非同一形状の最大部分集合マッチングを,適切な異常値クラスを定義することにより取り扱う。挑戦的な事例に関する実験結果は,アルゴリズムがトポロジー,形状変化,および種々のサンプリング密度の変化をどのように自然に処理するかを示す。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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