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#119
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元点群の複数インスタンスの物体検出・位置合わせにおいて，ノイズを含む対応をクラスタリングする手法の提案．点の対応の集合を入力とするため任意の三次元特徴量と組み合わせて用いることができる．Distance Invariance Matrixからインスタンスごとのグループを推定することで外れ値の影響を抑えながらインスタンス検出を行う．
新規性
Distance Invariance Matrixの各列（各行）が物体クラスタごとに同じパターンとなることに着目，列ベクトル同士を比較する距離を導入しそれに基づいてクラスタを統合する．学習を用いず高速な対応のクラスタリングを実現．
結果
形状としてModelNet40を用いでランダムな外れ対応を導入した対応合成データとPREDATOR とD3Featによる対応推定で得られた対応データ，Scan2CADとShapeNetでの対応データ，RGB-Dカメラによる実データとSIFT特徴量による対応推定と組み合わせてで検証．特徴量のマッチングがある程度できていれば高速に物体検出・対応クラスタリングができることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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