Delaunay三角分割に基づく3D形状表現の学習 学術的背景 コンピュータビジョンとグラフィックスの分野において、点群データから表面を再構築することは長年の課題です。従来の暗黙的な方法（例：Poisson表面再構築）は、暗黙的な関数を計算し、Marching Cubesアルゴリズムを使用して表面を抽出します。これにより、水密（watertight）なメッシュを生成できますが、複雑な構造を扱う際には細部の喪失や過度の平滑化が発生しやすいです。一方、明示的な方法（例：Delaunay三角分割）は、点群の三角分割を直接行い、メッシュを構築します。これにより、鋭い特徴や細部をより良く保持できますが、複雑なトポロジーにおいて三角形の接続性を推測することは依然として困難です。 近年、学習ベースの手法が...