新论文用 Delaunay 结构加速最近邻搜索,预处理与查询均显著快于 DP-NNS
ssh4net · x · 2026-11-14
Pengfei Wang、Shiqing Xin、Changhe Tu 发表论文《Delaunay-Based Nearest Neighbor Search with Grid-Accelerated Queries and Parallel Construction》。
- 针对图形学中常见场景：数据点分布在 3D 空间内嵌曲面流形上、查询点散布在周围体积中，此时 k-d 树和网格等空间划分结构效率不佳
- 在基于动态规划的最近邻搜索（DP-NNS）基础上，通过遍历增量 Delaunay 构建记录的 successor DAG 进行查询
- 贡献在于用网格加速查询、并实现并行构建，解决原 DP-NNS 顺序构建慢的问题
- 基准模型（Bunny、Dragon、Lucy 等）上，预处理与平均 1-NN 查询时间均显著低于原始 DP-NNS
应用于距离场计算、曲面重建与点云配准。
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