Marcher dans le Nuage : Courbes d'Apprentissage pour l'Analyse de Forme des Nuages de Points

Les objets en nuages de points discrets manquent de descripteurs de forme suffisants pour représenter les géométries 3D. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour agréger des courbes hypothétiques présentes dans les nuages de points. Des séquences de points connectés (courbes) sont initialement regroupées en effectuant des parcours guidés dans les nuages de points, puis ultérieurement agrégées afin d’enrichir leurs caractéristiques ponctuelles. Nous présentons une implémentation efficace de cette stratégie d’agrégation, comprenant un nouvel opérateur de regroupement de courbes suivi d’un opérateur d’agrégation de courbes. Notre méthode a été évaluée sur plusieurs tâches d’analyse de nuages de points, où nous avons atteint une précision de classification de 94,2 % sur la tâche de classification ModelNet40, un indice IoU d’instance de 86,8 sur la tâche de segmentation ShapeNetPart, ainsi qu’une erreur cosinus de 0,11 sur la tâche d’estimation de normales ModelNet40.