#545
summarized by : neka-nat
FilterReg: Robust and Efficient Probabilistic Point-Set Registration Using Gaussian Filter and Twist Parameterization

どんな論文か?

点群のレジストレーション手法において、ICPのような局所的な位置合わせ手法でよりロバストで高精度なFilterRegという手法の提案。点群のレジストレーションを確率モデルとして表現し、Permutohedral Lattice Filterを用いることで高速化を実現した。また非剛体に対するレジストレーションとして多リンクモデル・柔軟表皮モデルにも対応した。
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新規性

確率モデルを用いた点群レジストレーションはICPよりもロバストでありながら、計算が遅いという問題があった。確率モデルを用いたレジストレーションとして有名なCPDの逆モデルの尤度最小化問題を設定し、Filterベースの確率計算を用いることでCPDの100倍の高速化を達成した。

結果

ICP、CPDなどの主要なレジストレーション手法と比較して、より高精度により高速にレジストレーションが行えることを示した。また、柔軟表皮モデルを用いたレジストレーションではDenseFusionと合わせることでICPを用いた従来手法よりも人間の形状をうまく追従するデモを示した。

その他(なぜ通ったか?等)