クラウドの中を歩く：ポイントクラウド形状解析のための学習曲線

離散的な点群オブジェクトは、3次元幾何形状を十分に記述するための形状記述子を欠いている。本論文では、点群における仮想曲線の集約を実現する新しい手法を提案する。まず、点群内でガイド付きウォーク（guided walk）を用いて、連結された点の列（曲線）をグループ化し、その後、点毎の特徴を拡張する目的で再び集約する。提案する集約戦略の有効な実装として、新規の曲線グループ化演算子と曲線集約演算子を導入する。本手法は、複数の点群解析タスクにおいて評価され、ModelNet40分類タスクでは94.2％という最先端の分類精度を達成し、ShapeNetPartセグメンテーションタスクではインスタンスIoUが86.8、ModelNet40法線推定タスクではコサイン誤差が0.11を達成した。