Robust affine feature matching via quadratic assignment on Grassmannians

要約

GraNNI (Grassmannians for Nearest Neighbours Identification) アフィン登録の問題を解決する新しいアルゴリズムが提案される。このアルゴリズムは、$mathbb{R}^n$における$k$–次元平面のグラスマニアンに基づいており、グラスマニアンの2つの要素間のフロベニウスノルムを最小化する。マッチングの探索には二次割当問題(QAP)を用いる。実験の結果、本アルゴリズムは従来のアプローチと比較して、点群におけるノイズや点の不一致に対してより頑健であることが示された。

要約(オリジナル)

GraNNI (Grassmannians for Nearest Neighbours Identification) a new algorithm to solve the problem of affine registration is proposed. The algorithm is based on the Grassmannian of $k$–dimensional planes in $\mathbb{R}^n$ and minimizing the Frobenius norm between the two elements of the Grassmannian. The Quadratic Assignment Problem (QAP) is used to find the matching. The results of the experiments show that the algorithm is more robust to noise and point discrepancy in point clouds than previous approaches.

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