Abstract-Rekognition av tredimensionella (3D) objekt är ett utmanande problem, särskilt i belamrade eller ockluderade scener. Många befintliga metoder fokuserar på en viss typ av objekt eller scen, eller kräver tidigare segmentering. Vi beskriver en robust och effektiv metod för allmän användning 3D-objektigenkänning som kombinerar maskininlärningsförfaranden med 3D-lokala funktioner, utan krav på objektsegmentering på förhand. Experiment validerar vår metod på olika objekttyper från ingenjörs- och gatudataskanning.
Istället för att anta en modellmontering strategi, Pang och Neumann REF kombinerade maskininlärningsmetoder med 3D lokala funktioner och utförde objektigenkänning på belamrade punktmoln scener.
Training-Based Object Recognition in Cluttered 3D Point Clouds
{'venue': '2013 International Conference on 3D Vision', 'journal': '2013 International Conference on 3D Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}