要約
教師なし点群形状対応は、ソース点群とターゲット点群の間で点対点の対応関係を構築することを目的としている。従来の手法は、点群間の点ごとの特徴類似度を計算することで、直接的に対応関係を取得している。しかし、非剛体な物体は強い変形性と特異な形状を持つため、形状が非標準的な点群間で直接対応関係を確立することは、長年にわたり大きな課題であった。この課題に対処するため、本研究では、テンプレート生成モジュールとテンプレート支援モジュールを備えた教師なしテンプレート支援型点群形状対応ネットワーク、すなわちTANetを提案する。提唱するTANetには以下の利点がある。第一に、明確な構造を持つ学習可能なテンプレートの集合を生成するテンプレート生成モジュールを導入している。第二に、生成されたテンプレートを広範に活用し、複数の視点からより正確な形状対応関係を確立するためのテンプレート支援モジュールを設計している。4つの人体および動物データセットを用いた広範な実験により、TANetが最先端手法と比較して優れた性能を達成することが示された。