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Este artigo propõe um método computacionalmente eficiente para optimização de gráficos de poses que utiliza uma representação de múltiplas resoluções da transformação do gráfico de poses construída sobre uma árvore geradora. Demonstra-se que a hierarquia baseada em árvore geradora proposta possui várias vantagens sobre a hierarquia baseada em cadeia serial conhecida anteriormente, em termos de preservação de esparsidade e compatibilidade com computação paralela. Os experimentos numéricos utilizando vários conjuntos de dados públicos demonstram que o método proposto supera um solucionador de última geração para conjuntos de dados em larga escala.
Yuichi Tazaki (qui,) estudou essa questão.