본 논문은 특징 기반 포인트 클라우드 레지스트레이션에서 고품질 대응점을 정확하게 식별하는 문제를 해결하기 위해, 게슈탈트 원리를 활용한 새로운 네트워크인 GPI-Net을 제안합니다. GPI-Net은 국소 및 전역 특징의 융합 과정에서 발생하는 특징 중복 및 복잡한 공간 관계를 효과적으로 처리하기 위해 직교 기하학적 일관성을 기반으로 국소 및 전역 정보 간 상호작용을 개선합니다. 특히, 직교 통합 전략을 통해 중복 정보를 최소화하고 고품질 대응점을 위한 보다 컴팩트한 전역 구조를 생성하며, 게슈탈트 특징 어텐션(GFA) 블록과 이중 경로 다중 입도 병렬 상호작용 집계(DMG) 블록을 통해 기하학적 특징을 포착하고 국소 정보를 전역 구조에 효과적으로 통합합니다. 다양한 실험 결과를 통해 기존 방법들보다 GPI-Net의 우수한 성능을 입증하며, 코드는 공개될 예정입니다.
