Gaussian Process混合モデルによる形状表現
arXiv cs.CV / 2026/4/2
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要点
- 本論文は、点群やメッシュに代わるコンパクトな手法として、Gaussian Process（GP）混合モデルを用いて表面ジオメトリを符号化する、対象物固有の機能的3D形状表現を提案する。
- 密にサンプリングされていない点群から連続的な方向付き距離場を学習しつつ、重いニューラルアーキテクチャを回避することで、より軽量なモデリング手法を目指す。
- 複雑な位相（トポロジー）は、戦略的に選ばれた基準点に局所GP事前分布をアンカーすることで扱い、その後、骨格化（skeletonization）やクラスタリングといった柔軟な構造分解手法によってそれらを統合する。
- ShapeNetCoreおよびIndustryShapesでの実験により、このアプローチが複雑な形状を効率的に、かつ高い精度で表現できることが示される。
