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神经随机筛选泊松重建
使用神经网络对基于泊松平滑先验的点云重建不确定性进行研究和量化，我们的算法解决了现有工作的主要局限性，并可以完全整合到 3D 扫描流程中，包括获取初始重建、选择下一个最佳传感器位置和在捕获更多数据后更新重建。
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10 months ago
通过排名最小化实现神经隐式函数的可行性近似
该论文介绍了一种从神经隐式曲面重建近似可展曲面的方法，利用曲面曲率的性质和基于压缩感知的秩最小化技术，通过在神经隐式的二阶导数上引入正则化项来实现零高斯曲率，为发展性表面的制造提供了一种通用方法。
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a year ago
CVPR
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。
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8 years ago
封闭流形上第 k 近邻距离的可扩展性普适性
本文研究了平面和曲面上的最近邻距离，发现对于平面上的情况，最近邻距离的依赖于 k 和 N 是分离的；对于曲面的情况，平均最近邻距离是拓扑不变量，且与曲面的具体形状无关，文中也研究了高维情况，并使用 Regge calculus 进行了解释。
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26 years ago
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