部品ベースの3Dオブジェクト分類

この論文は、3Dオブジェクトのシーンを事前に決められたオブジェクトクラスのセットに分類するための部品ベースの手法を提案します。全体オブジェクトレベルではなく、部品レベルで作業することで、より柔軟なクラス表現が可能になり、照会オブジェクトが著しく遮蔽されているシーンでも分類できるようになります。私たちのアプローチでは、トレーニングオブジェクトから部品を抽出し、階層的クラスタリングアルゴリズムを使用して部品クラスにグループ化します。各部品クラスは半局所的形状特徴のコレクションとして表現され、パンクラス認識を実行するために使用できます。部品クラスからオブジェクトクラスへのマッピングは、学習された部品クラスと既知のオブジェクトクラスから導出されます。実行時には、3Dクエリーシーンがサンプリングされ、局所形状特徴が計算され、学習されたパンクラスとパンからオブジェクトへのマッピングを使用してオブジェクトクラスが決定されます。新しい3Dシーンの車両を8つのクラスに分類することで、このアプローチを示しています。