Jul, 2017

通过核匹配实现高效的可变形形状对应

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TL;DR本文提出了一种通过描述符匹配、连续性限制和 DC 编程来解决三维形状匹配问题的方法，该方法可以在处理非等距变形、拓扑变化和不完整数据的情况下，有效地收敛到一种有意义的连续匹配方案，具有较好的可扩展性。
three dimensional shapesnon-isometric deformationstopology changespartialityquadratic assignment problem
发现论文，激发创造
  • Product Manifold Filter: 通过核密度估计在乘积空间中进行非刚性形状对应

    通过核密度估计的统计框架，我们提出了一种不依赖于形状同构的替代恢复技术，能够保证双向对应并产生更高的精度和平滑度，并在多个具有挑战性的可变形 3D 形状匹配数据集上展示其性能。

    Jan, 2017

  • 基于变形引导的非刚性形状匹配无监督方法

    我们提出了一种无监督数据驱动的方法用于非刚性形状匹配，通过建立层次化基于补丁的形状表示和约束形状匹配的 3D 近刚性变形模型，实现了对噪声和变形具有鲁棒性的匹配。实验证明，相比最先进的方法在原始 3D 扫描数据上获得了显著更好的结果，并在标准测试场景上表现相当。

    Nov, 2023

  • 通过稀疏强制的二次分配实现高效且稳健的形状对应

    该研究提出了一种新颖的局部二元描述符，并通过稀疏控制开发了一种简单而有效的迭代方法，以在两个近似等度的表面之间进行形状对应。

    Mar, 2020

  • 一种可扩展的组合求解器用于弹性几何一致的 3D 形状匹配

    提出了可扩展的组合算法，用于全局优化 3D 形状之间具有几何一致性的映射空间，通过整数线性规划公式和原始启发式方法以及拉格朗日对偶问题相结合，实现了比以前更快、更高效的解决方法，成功地匹配了多个形状。

    Apr, 2022

  • 几何一致的部分形状匹配

    该论文提出了一种整合先进的深度形状特征到新型整数线性规划部分形状匹配公式的优化方法，能够在低分辨率的形状上获得全局最优解，并通过粗到精的过程进行改进，相比于现有的几何一致算法，我们的方法在处理部分形状时能够找到更可靠的结果且匹配更为平滑，同时能够避免使用补齐几何形状的方法。

    Sep, 2023

  • 高效全局最优的 2D-3D 可变形形状匹配

    本文提出了一种针对非刚性二维到三维形状匹配的算法，通过将问题表述为在曲线和形状的乘积三维流形上寻找最短圆形路径完成匹配，证明了可以在多项式时间内计算出最优匹配，具有较高的实用性和有效性。

    Jan, 2016

  • 3D-CODED : 通过深度变形进行 3D 对应

    本论文提出用深度学习的方法，引入形状变形网络，同时编码 3D 形状和相应关系，通过将表面表示因子化为模板和学习的全局特征向量相结合，来匹配可变形的形状。

    Jun, 2018

  • 密集形状对应的自监督学习

    介绍了第一种完全无监督的对变形三维图形进行对应学习的方法，通过理解自然变形的形态变化近似保持曲面的度量结构，提出了一种驱动学习过程的自然准则，从而克服了对带注释数据的需求，并取而代之的是一种纯几何标准，学习模型不分含义类别，能够利用任何类型的可变形几何数据进行训练，相对于现有的专门针对训练期间观察到的类别的监督方法，我们展示出更强的泛化能力和应用于各种具有挑战性设置的能力，在广泛的对应基准测试中展示了我们的方法，在精度、泛化能力和效率方面均超过了其他方法。

    Dec, 2018

  • MINA: 非刚性形状对齐的凸混合整数规划

    我们提出了一个凸混合整数规划的框架，使用一种基于低维离散模型的新型形状变形模型完成非刚性形状匹配，并在实验中证明优于现有方法，同时具有良好的性质。

    Feb, 2020

  • 等距多形状匹配

    本文提出了新型的等距多形状匹配问题的优化公式，并介绍了适合解决这种公式的优化算法，提供了收敛性和复杂性分析，对不同数据集进行了实验，取得了最新的等距多形状匹配的最好表现。

    Dec, 2020