Pour relever le défi de l'identification précise de correspondances de haute qualité dans le recalage de nuages de points basé sur les caractéristiques, cet article propose GPI-Net, un nouveau réseau exploitant les principes de la Gestalt. GPI-Net améliore l'interaction entre les informations locales et globales grâce à la cohérence géométrique orthogonale afin de gérer efficacement la redondance des caractéristiques et les relations spatiales complexes qui apparaissent lors de la fusion de ces caractéristiques. Plus précisément, il minimise les informations redondantes grâce à une stratégie d'intégration orthogonale et génère une structure globale plus compacte pour des correspondances de haute qualité. De plus, les blocs Gestalt Feature Attention (GFA) et Dual-Path Multi-Granular Parallel Interaction Aggregation (DMG) capturent les caractéristiques géométriques et intègrent efficacement les informations locales dans la structure globale. De nombreux résultats expérimentaux démontrent la supériorité de GPI-Net par rapport aux méthodes existantes, et le code sera rendu public.
