10万点以上の点群位置合わせ問題を2分で解く 金沢大学の広瀬修氏がアルゴリズムを考案：「写真からフェースモデルを復元」「顔認識」など

金沢大学の助教である広瀬修氏は、点群位置合わせ問題を解くための新たなアルゴリズムを考案した。点群位置合わせ問題をベイズ統計学に基づいて定式化することで、最高精度の解を最小計算時間で見つけることに成功したとしている。

[＠IT]

　金沢大学は2020年2月18日、同大学理工研究域生命理工学系の助教である広瀬修氏が「点群位置合わせ問題を解くための新たなアルゴリズムを発見した」と発表した。複数の典型的な点群位置合わせ問題に対して「世界最高精度の解を最小計算時間で見つけることに成功した」としている。

　点群位置合わせ問題とは、構造物の3次元モデルのように、点（座標）の集まりで表現される2つの形状に対して、対応する点の位置を合わせることで、点と点の対応関係を推定する処理。例えば顔認識の際に、システムに登録してある顔情報と、カメラで撮影した顔データの対応関係を求める際に用いる。人物の写真から「3次元フェースモデル」を復元する際にも使われるなど、コンピュータグラフィックスの分野で応用範囲が広い。

本手法による点群位置合わせの例（出典：金沢大学）

計算の一部を近似計算に置き換え、速度向上