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#748
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
三次元形状の変形前後の対応関係を教師なしで学習する．人間のポーズの変化のような自然な変形については，三次元表面の計量的構造が保たれることを仮定し，表面形状の変形を変形前後の二次元多様体上の写像として考え，距離構造を保つような写像を推定する．この手法は学習に用いるデータが少ない場合などに特に有用である．
新規性
変形前後の各点の対応を直接用いる場合大規模なデータセットを必要とするが，この手法は変形を関数の写像として記述するため各点について考慮することを避けることに成功している．この提案する枠組みはdeep functional maps network (FMNet)にSGMDSを導入して，変形を教師なしで学習できるように拡張したとみなせる．
結果
Faust synthetic human shapesデータセットで比較．FAUST real scans benchmarkを作成し，実際のスキャンデータでも実験している．ドメインの異なる他のデータセットに対しても検証し良好な結果を得ている．
その他（なぜ通ったか？等）
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