Icke-rigid registrering av 3D-former är en viktig uppgift att öka betydelsen när varudjup sensorer blir mer allmänt tillgängliga för skanning dynamiska scener. Icke-rigid registrering är mycket mer utmanande än stel registrering eftersom den uppskattar en uppsättning lokala omvandlingar i stället för en enda global omvandling, och därmed är benägen att överbestämma frågan på grund av underbestämmande. Den allmänna visheten i tidigare metoder är att införa en 2-norm legalisering av de lokala omvandlingsskillnaderna. Men den 2-norm legalisering tenderar att förvanska lösningen mot avvikande och buller med tung-tailed fördelning, vilket verifieras av den dåliga godheten i den Gaussiska fördelningen över omvandling skillnader. Tvärtom, Laplacian distribution passar väl med omvandlingsskillnaderna, vilket tyder på att använda en gleshet tidigare. Vi föreslår en sparse non-rigid registreringsmetod (SNR) med en 1-norm legaliserad modell för transformationsberäkning, som effektivt löses med en alternativ riktningsmetod (ADM) under det utökade Lagrangian ramverket. Vi utformar också ett system med flera lösningar för robust och progressiv registrering. Resultaten från både offentliga datauppsättningar och våra skannade datauppsättningar visar hur överlägsen vår metod är, särskilt när det gäller att hantera storskaliga deformationer samt avvikelser och buller.
Yang m.fl. REF föreslår en sparsam icke-rigid registreringsmetod (SNR) med en 1-norm legaliserad modell för jämnhet.
Sparse non-rigid registration of 3D shapes
{'venue': "SGP '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}