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Recognizing Objects in 3D Point Clouds with Multi-Scale Local Features
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AI
DOI：10.3390/s141224156.png)
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摘要
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在存在明显的杂波和遮挡的情况下从点云中识别3D对象是一项极具挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种从粗到细的3D对象识别算法。在离线训练阶段，每个模型用一组多尺度局部表面特征表示。在在线辨识的阶段期间，首先从每一场景检测一组关键点。这些关键点周围的局部表面进一步用多尺度特征描述符编码。然后将这些场景特征与所有模型特征进行匹配以生成识别假设，其包括模型假设和姿势假设。最后，对这些假设进行了验证，以产生识别结果。所提出的算法在两个标准数据集上进行了测试，并与最先进的算法进行了严格的比较。实验结果表明，我们的算法是全自动和高效的。它对遮挡和混乱也非常健壮。它在所有这些数据集上取得了最佳的识别性能，显示出与现有算法相比的优越性。
Keyword:
object recognition
point cloud
local feature
clutter
occlusion
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
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