三维动态模型的非刚性注册技术综述

三维动态模型表示了物理世界中随时间演变的动态对象，通过非刚性注册匹配扫描获取或手工合成的离散帧序列是生成三维动态模型的核心问题，是当前学术界和产业界关注的新焦点。如何注册三维动态模型是极富挑战性的工作，因为它包含了完全交织在一起的对应关系计算和非刚性变换等具有非线性性质的问题的求解，此外，输入的帧数据通常不完美，因此解决非刚性注册问题的难度很大。文章概述了三维动态模型非刚性注册的原理、属性和应用，系统地介绍了这一领域的工作成果并进行了分类，分析了典型算法的优缺点，最后展望了这一技术的发展前景。     

一种面向大尺度变形的非刚性注册算法

动态几何模型表示了随时间演变的动态对象,通过非刚性注册匹配离散的帧模型是重建动态几何模型的核心问题.文中提出了一种鲁棒的成对非刚性注册算法,算法分为显式对应关系计算与全局变形优化两步:第1步,分析源模型和目标模型的滑动特征,提取显著特征点,建立特征点间的对应关系;第2步,利用显示的对应关系,求解全局变形优化完成非刚性注...     

内外特征一致性对齐的非等距三维模型对应关系计算

针对非等距三维模型对应关系计算准确率低且难以自动化的问题,提出一种基于局部流形调和基与内外积空间对齐的三维模型对应关系计算算法.首先利用局部流形调和基作为模型本征信息,并结合笛卡儿坐标等外部信息嵌入内外积空间,实现本征信息和外部信息对齐;其次将计算对齐的目标函数与一致性点偏移算法融合,提高结果的稳定性和准确性;最后利用基于交替方向乘子法的交替优化算法来求解目标函数,构建最终的对应关系结果.与已有算法的对比实验结果表明,所提算法在SMAL,SHERC’19,TOSCA和SHERC’16 Topology数据集上构建的对应关系测地误差最小,全局对应关系准确率最高,同时能够处理拓扑噪声和模型自身对称性影响对应关系计算的问题.     

基于谱变换的非刚性模型局部匹配

面向海量复杂的非刚性三维模型的匹配与检索需求,提出了基于谱变换的局部匹配方法,有效提高了局部检索的性能,为进一步实现三维模型的形状编辑、修补以及创新合成奠定了坚实的基础。首先,基于离散拉普拉斯映射方法,通过ICP配准方法有效分析二维谱图,提取最优的谱特征表示;其次,构建谱特征的形状描述算子,计算谱空间的几何变换参数;进而,引入区域查询实现基于谱变换的区域配准;最终,通过区域搜索与相似性度量实现高效的非刚性模型局部匹配。实验结果表明,本方法不仅能够有效识别同一类非刚性模型的局部结构,而且对于不完整的模型匹配具有较强的鲁棒性,具有更优的局部检索性能。     

非刚性三维模型检索特征提取技术研究

三维模型特征描述符是一种简洁且信息量丰富的表示方式.特征提取是许多三维模型分析处理任务的关键步骤.近年来,针对非刚性三维模型特征提取技术的研究引起了人们的广泛关注.本文首先汇总了常用的非刚性三维模型基准数据集和算法评价标准.然后在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将非刚性三维模型特征分为人工设计的特征描述符和基于学习的特征描述符两大类并分别加以介绍.对每类方法所包含的典型算法,尤其是最近几年基于深度学习的特征提取算法的基本思想、优缺点进行了分析、对比和总结.最后进行总结,并对未来可能的发展趋势加以展望.     

自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法

针对传统的三维模型单一特征识别精度低问题,提出一种自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法.首先提取模型的平均测地线特征、热核特征、形状直径函数特征,以构造互补的多特征形状描述;其次利用特征袋模型构造AGD-BoF, HKS-BoF, SDF-BoF特征向量,通过随机样本建立特征权值矩阵;最后利用特征权值矩阵与稀疏优化编码自适应融合,并采用Softmax分类算法实现非刚性模型的有效分类.通过在非刚性数据集SHREC10与SHREC11上的综合实验表明,自适应稀疏编码融合的分类算法具有更高的识别准确率及较强的鲁棒性.     

基于混合特征的非刚性点阵配准算法

提出一种基于混合特征的非刚性点阵配准算法.该算法包含了对应关系评估与空间变换更新两个相互交替的步骤.首先定义了两个特征描述法用于描述两个点阵之间的全局和局部几何结构特征差异,随后合并这两个特征描述法建立一个基于混合特征的能量优化方程.该能量优化方程可以利用线性分配技术进行求解,同时可以灵活地选择使用最小化全局结构特征差异或最小化局部结构特征差异来评估两个点阵之间的对应关系.为了增强前述两个步骤之间的协调性,我们利用能量权重调节在整个配准过程中控制能量优化从最小化局部结构特征差异逐步转变为最小化全局结构特征差异,同时控制用于空间变换的薄板样条函数（Thin plate spline）的更新从刚性变换逐步转变为非刚性变换.我们在二维轮廓配准、三维轮廓配准、序列图像配准和图像特征点配准下对本文算法进行了各项性能测试,同时也与当前8种流行算法进行了性能比较.本文算法展现了卓越的非刚性配准性能,并在大部分实验中超越了当前的相关算法.     

基于格林函数表示的近似等距网格之间稀疏对应

基于全局点签名(GPS)和格林函数表示,提出了一种由粗到细的近似等距网格曲面模型间的稀疏点对应算法.针对构建点GPS表示的对应基向量间的符号不定问题,利用Morse理论和修改的层次聚类算法,提取源网格和近似等距目标网格上的关键点作为锚点,并结合符号的组合搜索策略,提出了一种基于GPS的锚点对应鲁棒算法;针对由于网格分辨率不同导致的高维GPS坐标不一致问题,结合前面确定的锚点对,定义了一种点的格林函数表示,并在此基础上提出一种增量式稀疏点对应算法.实验结果表明,与已有网格点对应算法相比,文中算法具有更高的计算效率和准确度,可应用于刚体和非刚体对齐以及三维变形、形状匹配等.     

基于迭代的非刚性点阵配准算法

提出的非刚性点阵配准算法把一种鲁棒性全局和局部多特征用于对应关系评估,并结合高斯混合模型进行空间变换更新。首先,定义两个距离特征,分别测定两个点阵间的全局和局部几何结构差异,这两个特征形成了一种基于能量优化方程的多特征,通过最小化此多特征,可以灵活地评估点阵间的对应关系。其次,设计一种基于高斯混合模型的空间变换能量方程,同时借助L-2距离最小化方法将其最小化,以此改善空间变换更新。最后,采用轮廓配准和图像特征点配准测试了算法的性能,并与其他4种先进方法进行了对比,该算法在大部分实验中展现了最好的配准效果。     

二维流形上一组等距与尺度不变的形状描述子

在流形上构造了一组具有等距不变与尺度不变的形状描述子.该方法首先利用Biharmonic距离构造核函数,然后利用勒贝格积分构造具有等距不变的描述子,再利用曲面的勒贝格测度对形状描述子进行标准化,得到了一组新的描述子.这种新的形状描述子既具有等距不变性,又具有尺度不变性,反映了几何形状的内蕴性质.在非刚体模型上进行了大量实验,通过实验结果可以看出,该方法对于发生等距变形的物体具有很好的识别和区分效果.     

自监督深度残差函数映射网络的3维模型对应关系计算

目的 针对传统非刚性3维模型的对应关系计算方法需要模型间真实对应关系监督的缺点,提出一种自监督深度残差函数映射网络（self-supervised deep residual functional maps network,SSDRFMN）。方法 首先将局部坐标系与直方图结合以计算3维模型的特征描述符,即方向直方图签名（signature of histograms of orientations,SHOT）描述符;其次将源模型与目标模型的SHOT描述符输入SSDRFMN,利用深度函数映射（deep functional maps,DFM）层计算两个模型间的函数映射矩阵,并通过模糊对应层将函数映射关系转换为点到点的对应关系;最后利用自监督损失函数计算模型间的测地距离误差,对计算出的对应关系进行评估。结果 实验结果表明,在MPI-FAUST数据集上,本文算法相比于有监督的深度函数映射（supervised deep functional maps,SDFM）算法,人体模型对应关系的测地误差减小了1.45;相比于频谱上采样（spectral upsampling,SU）算法减小了1.67。在TOSCA数据集上,本文算法相比于SDFM算法,狗、猫和狼等模型的对应关系的测地误差分别减小了3.13、0.98和1.89;相比于SU算法分别减小了2.81、2.22和1.11,并有效克服了已有深度函数映射方法需要模型间的真实对应关系来监督的缺点,使得该方法可以适用于不同的数据集,可扩展性大幅增强。结论 本文通过自监督深度残差函数映射网络训练模型的方向直方图签名描述符,提升了模型对应关系的准确率。本文方法可以适应于不同的数据集,相比传统方法,普适性较好。     

Geometrical Analysis of Two Sets of 3D Correspondence Data Patterns for the Registration of Free-Form Shapes

The iterative closest point (ICP) algorithm represents an efficient method to establish an initial set of possible correspondences between two overlapping range images. An inherent limitation of the algorithm is the introduction of false matches, a problem that has been tackled by a variety of schemes mainly based on local invariants described in a single coordinate frame. In this paper we propose using global rigid motion constraints to deal with false matches. Such constraints are derived from geometric properties of correspondence vectors bridging the points described in different coordinate frames before and after a rigid motion. In order to accurately and efficiently estimate the parameters of interest, the Monte Carlo resampling technique is used and motion parameter candidates are then synthesised by a median filter. The proposed algorithm is validated based on both synthetic data and real range images. Experimental results show that the proposed algorithm has advantages over existing registration methods concerning robustness, accuracy, and efficiency.     

基于Alpha Shape的三维模型体积研究

体积是物体的一项重要属性,随着视觉识别技术的发展,三维模型体积的测量成了热点问题。本文提出了一种基于AlphaShape边界点检测的三维点云模型的体积求取算法,创新性的运用了二倍宽微分算法,结合对比随机点填充法,进行切片面积和三维体积的求取。实验表明,所设计方法所得体积误差在1%左右,能满足工程要求,具有高效性和较高的实用性,可用于实际工程中解决不规则三维物体的体积问题。     

图的最优矩阵构建研究

为了提高图的最优矩阵的构建效率,文中通过对Floyd算法的研究,进一步提出了对其进行四层优化的方法,通过对图的矩阵中的特殊元素的删除和在计算前的判断减少了不必要的计算,加入贪心算法使其减少中间结果的生成,使中间结果更加接近图的最优矩阵.优化后的Floyd算法在很大程度上提高了执行效率,使其在实际应用中更加可取,经过逐步的优化使改进后的算法在运行时间上平均时间最多减少为原来的四分之一,而且随着图顶点数目的增加,修改后的Floyd算法效率有显著的提高,因此,在实际应用中是一个切实可行的算法.     

基于三维模型和仿射对应原理的人脸姿态估计方法

该文提出了一种基于人脸三维模型和仿射对应原理从单目视频图像序列中估计人脸空间姿态的方法．其主要思想是利用人脸的三维模型生成特征点正面平行投影,并估算输入帧和该正面平行投影之间的仿射变换参数,然后根据圆一椭圆之间的仿射对应关系得到描述人脸空间姿态的6个参数(3个旋转分量,3个平移分量)的粗略估计值,最后通过基于ICP(Iterative Closest Points：反复最近点)算法的优化迭代过程得到精确值．对石膏像和真实人脸进行的实验结果表明该算法能在较大的姿态变化范围内实现精确的人脸姿态估计．     

基于面积分布的三维模型检索算法

如何缩短检索时间和提高检索效率是三维模型检索中的两个关键问题.针对Osada等的D3形状分布算法对模型的内容描述不够充分和计算量较大的问题,计算模型质心与模型表面任意两个三角面片的重心构成的三角形的面积,利用统计出来的数据分别构建面积分布直方图,利用直方图进行模型匹配.实验表明,改进的D3算法提高了检索性能.     

基于TPS变形的3D面皮层次点对应方法

在统计模型的颅面复原中,针对如何建立三维面皮间顶点的生理一致对应关系的问题,提出一种面皮层次点对应方法(HPCM).根据Frankfurt坐标系下特征点的严格对应关系对样本面皮进行薄板样条变形,使其与模板面皮近似重合.在此基础上分别建立体素模型,结合顶点的欧式距离、局部相对位置与几何特征等多重约束确定最优对应点.实验结果表明,HPCM提高了点对应的精度,可有效建立颅面统计复原所需的具备生理点对应关系的面皮样本.