• Ученые МГУ предложили подход к распознаванию 3D-объектов на основе графов простых геометрических форм и графовых нейросетей.
• В робототехнике и системах автономной навигации используются «облака точек» - трехмерные точечные изображения объектов.
• Большие массивы точек сводятся к совокупности простых геометрических форм и связей между ними, формируя компактное представление объекта в виде графа.
• Предложенный подход позволяет уменьшить объем памяти для хранения данных и сохранить высокую точность распознавания.
• Тестирование на изображениях из коллекции ShapeNet показало успешное распознавание многих объектов с помощью графовых нейросетей.
• Подход может использоваться в робототехнике и автономной навигации с ограниченными вычислительными ресурсами.

«Подход к представлению трехмерных объектов в виде графов примитивов известен давно. Особенность нашей работы состоит в том, что объем сохраняемой информации удалось существенно сократить: используется минимальный набор геометрических примитивов и только один тип отношений между ними — наличие или отсутствие пересечений. Это позволяет уменьшить объем памяти, необходимый для хранения данных, оставляя при этом достаточно высокую точность распознавания», — отметил доцент кафедры суперкомпьютеров и квантовой информатики факультета ВМК МГУ Илья Никольский.