本論文では、3次元表面を点群データで表現し、その表面上の各点について統計的手法を用いてエッジを検出する新しい手法を提案している。
まず、各点の近傍点群を抽出し、その平均平面への射影を行う。次に、射影点群の角度分布の中心対称性を検定することで、その点がエッジ上にあるかどうかを判定する。この際、角度分布の基準軸依存性を避けるため、角度をFréchet平均で中心化する。
提案手法では、エッジ上の点に重点的にサンプリングを行うことで、ニューラルUDFの学習精度を向上させることができる。具体的には、エッジ検出結果に基づいて、エッジ付近の点をより多くサンプリングし、ニューラルUDFの学習に用いる。
これにより、ニューラルUDFによる3次元表面の再構成精度が向上することが示されている。
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