Corrispondenza densa tra forme attraverso embedding di superficie e correlazione sferica

ABSTRACT: Il riconoscimento e confronto di forme tridimensionali è uno strumento molto importante in vari ambiti, dall'acquisizione tridimensionale alla diagnosi di patologie in ambito medico. La ricerca di corrispondenze tra forme che differiscono per trasformazioni rigide (scala, rotazione e traslazione) è un campo di ricerca maturo. La stessa cosa non si può dire quando le due forme differiscono per trasformazioni più complesse (non-rigida), come può essere una figura umana in diverse posizioni. In questa tesi viene proposto un nuovo approccio alla risoluzione di quest'ultimo problema che si compone di due fasi. Nella prima fase la superficie della figura viene mappata sulla sfera in modo da ridurre le trasformazioni tra le forme in rotazioni sulle corrispondenti sfere. A tale scopo proponiamo un metodo di embedding sferico che cerca di minimizzare l'errore isometrico riportando allo stesso tempo sulla sfera la corretta triangolazione. La seconda fase consiste nell'allineamento delle due sfere e nell'individuazione delle corrispondenze. La validità del metodo proposto è confermata mediante la sua sperimentazione sul un noto dataset di trasformazioni non rigide SHREC2010.