纯几何场景关联与检索——宏观尺度三维几何的一个案例

我们解决测量以点点云或深度数据帧表示的三维场景间几何相似度并对其进行关联的问题。我们的方法利用宏观尺度三维结构几何——任意曲面的相对构型以及可能相距甚远的结构间的关系。我们在视角不变特征空间中表达此类判别性信息，随后将其编码于帧级签名中，可用于度量几何相似度。这种表征对噪声、不完整与部分重叠数据以及视角变化均具鲁棒性。我们展示如何用它选取具有结构相似内容的多样化数据帧集，以及如何验证具有相似几何内容的视图是否来自同一场景。该问题被表述为从无标注、时空无序数据库中进行通用检索。实证分析表明，所提方法在深度/距离数据上彻底优于基线方法。其仅用深度的性能可与基于RGB或RGB-D输入的先进方法（包括基于深度学习的方法）相竞争。实验显示检索性能在稀疏得多的数据库中仍保持良好，表明该方法的鲁棒性。该方法泛化性好——无需特定数据集训练，并在实验中可扩展。最后，我们还展示了几何多样化视图选取如何带来更丰富的三维重建。