Vi presenterar en strategi för lärande funktioner som representerar den lokala geometrin runt en punkt i ett ostrukturerat punktmoln. Sådana funktioner spelar en central roll i geometrisk registrering, som stöder olika tillämpningar inom robotik och 3D-seende. Nuvarande toppmoderna lokala funktioner för ostrukturerade punktmoln har skapats manuellt och ingen kombinerar de önskvärda egenskaperna precision, kompaktitet och robusthet. Vi visar att funktioner med dessa egenskaper kan läras från data, genom att optimera djupa nätverk som kartlägger högdimensionella histogram i lågdimensionella Euclidean utrymmen. Den framlagda metoden ger en familj av funktioner, parameteriserade efter dimension, som är både mer kompakt och mer exakt än befintliga deskriptorer.
Metoden för kompakta geometriska egenskaper (CGF) REF ] kartlägger högdimensionella histogram i ett lågdimensionellt Euclidean utrymme för att generera deskriptorer på ostrukturerade punktmoln.
Learning Compact Geometric Features
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}