非剛性點(diǎn)集配準(zhǔn)是查找將表示為一組數(shù)據(jù)點(diǎn)的兩個(gè)形狀對(duì)齊的空間變換的過程。它在自動(dòng)駕駛，醫(yī)學(xué)成像和機(jī)器人操縱等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用?，F(xiàn)在，已開發(fā)出一種方法來加快此過程。

金澤大學(xué)的一位研究人員在《IEEE模式分析和機(jī)器智能交易》上發(fā)表的一項(xiàng)研究中，證明了一種技術(shù)，該技術(shù)可以相對(duì)于其他方法減少非剛性點(diǎn)集配準(zhǔn)的計(jì)算時(shí)間。

先前用于加速此過程的方法僅對(duì)由小點(diǎn)集(包含少于100,000個(gè)點(diǎn))描述的形狀具有較高的計(jì)算效率。因此，這種方法在應(yīng)用中的使用受到限制。這項(xiàng)最新研究旨在解決這一缺陷。

所提出的方法包括三個(gè)步驟。首先，通過稱為降采樣的過程減少每個(gè)點(diǎn)集中的點(diǎn)數(shù)。其次，將非剛性點(diǎn)集配準(zhǔn)應(yīng)用于下采樣點(diǎn)集。第三，估計(jì)形狀變形矢量(定義所需空間變換的數(shù)學(xué)對(duì)象)，以進(jìn)行下采樣期間去除的點(diǎn)。

作者Osamu Hirose解釋說：“通過應(yīng)用稱為貝葉斯相干點(diǎn)漂移的算法來記錄下采樣點(diǎn)集。” “然后使用稱為高斯過程回歸的技術(shù)對(duì)與移除點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的變形向量進(jìn)行插值。”

研究人員進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，以比較他們的方法與其他方法的配準(zhǔn)性能。他們考慮了各種各樣的形狀，有些用小點(diǎn)集描述，而另一些用大點(diǎn)集描述(包含100,000至超過1000萬個(gè)點(diǎn))。這些形狀包括例如龍，猴子和人的形狀。

結(jié)果表明，所提出的技術(shù)甚至對(duì)于具有超過1000萬個(gè)點(diǎn)的點(diǎn)集也是有效的，如圖2所示。它們還表明，該方法的計(jì)算時(shí)間明顯比現(xiàn)有技術(shù)的計(jì)算時(shí)間短。擁有超過一百萬個(gè)點(diǎn)的點(diǎn)集的方法。

Hirose說：“盡管新技術(shù)提供了加速的注冊(cè)，但它對(duì)小數(shù)據(jù)集中的人為干擾相對(duì)敏感。” “這種敏感性表明，該方法最適合用于大型點(diǎn)集，而不是小型，嘈雜的點(diǎn)集。”

鑒于非剛性點(diǎn)集注冊(cè)具有廣泛的應(yīng)用范圍，因此本研究中建立的方法可能會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。作者在github.com/ohirose/bcpd分發(fā)了所提出方法的源代碼。

標(biāo)簽： 計(jì)算機(jī)視覺