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#326
summarized by : Tomoki Tanimura
どんな論文か？
3Dモデリングの際，データ対応づけとループ検出における外れ値は，最適化の際に破壊的な影響を及ぼす．そこで，それらの外れ値に対してロバストに最適化可能な確率モデルを利用したアプローチを提案する．提案手法では，3Dスキャンの入力から，外れ地を抑制する際にCauchy分布を利用することで，多くの特徴点を残し，その後事後確率最大化を利用して，外れ値かいなかを判断する．
新規性
SLAMのデータ対応づけの最適化に対して，新しい切り口である確率的なアプローチを提案した．
結果
IndoorとOutdoorの両方で実験を行い，両者ともSoTAに匹敵する精度を達成した．定性評価では，他に比べて大きなズレが少ない．
その他（なぜ通ったか？等）
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