ohirose/bcpd

해결하는 문제

이 프로젝트는 점군과 고차원 함수의 등록(정렬)을 위한 확률적 알고리즘 세트를 제공합니다. 형태나 신호가 왜곡되거나 노이즈가 많거나 구조적으로 복잡한 비강체 정렬 문제를 해결하며, 3D 모델 재구성, 형태 분석, 공간 전사체학과 같은 과학적 데이터 정렬에 응용할 수 있습니다.

작동 방식

이 소프트웨어는 다양한 유형의 데이터를 처리하기 위해 여러 베이지안 프레임워크를 구현합니다:

• 도메인 탄성 변환 (DET): 복셀화가 필요 없으며, 불규칙한 정의역 위의 고차원 신호(함수)를 그리드 없는 방식으로 등록하는 프레임워크입니다.
• 베이지안 일관된 점 이동 (BCPD): 일관된 점 이동 알고리즘의 일반화로, 운동 일관성 사전을 사용하여 점군의 매끄럽고 비강체 변형을 보장합니다.
• 지오데식 기반 BCPD (GBCPD): 지오데식 지수 커널을 사용하여, 공간적으로 가까우나 위상적으로 멀리 떨어진 경계를 분리하는 데 도움을 줍니다.
• 의존적 랜드마크 이동 (DLD): 운동 일관성 사전 대신 통계적 형태 모델을 사용하여 학습된 평균 형태를 타겟 점군에 적합시킵니다.

대규모 데이터셋(수백만 점)을 처리하기 위해, 다운샘플링, 변위장 보간, 저랭크 행렬 근사의 Nyström 방법, k-d 트리 탐색을 포함한 "++" 가속 프레임워크를 사용합니다.

대상 사용자

이 도구는 3D 컴퓨터 비전, 형태 분석, 공간 전사체학, 신호 처리 분야에서 복잡한 비강체 데이터셋을 정렬해야 하는 연구자 및 엔지니어를 위한 것입니다.

주요 특징

• 확장성: 최적화된 가속 모드를 통해 표준 하드웨어에서 수백만 점을 처리할 수 있습니다.
• 다용도성: 기하학적 점 집합 등록과 함수 신호 등록 모두를 지원합니다.
• 강건성: 복잡한 위상적 절단을 처리하기 위한 지오데식 커널과 노이즈에 강한 적합을 위한 통계적 형태 모델을 포함합니다.
• 유연한 변환: 유사성, 아핀, 강체, 비강체 변환 모델을 모두 지원합니다.