Den senaste maskinvarutekniken har möjliggjort förvärv av 3D-punktmoln från verkliga världsscener i realtid. En mängd interaktiva tillämpningar med 3D-världen kan utvecklas utöver detta nya tekniska scenario. Ett huvudproblem som fortfarande kvarstår är dock att de flesta bearbetningstekniker för sådana 3D-punktmoln är beräkningsintensiva, vilket kräver optimerade metoder för att hantera sådana bilder, särskilt när realtidsprestanda krävs. Som en möjlig lösning föreslår vi att man använder en 3D-rörlig fovea baserad på en multiupplösningsteknik som behandlar delar av den förvärvade scenen med hjälp av flera upplösningsnivåer. Ett sådant tillvägagångssätt kan användas för att identifiera objekt i punktmoln med effektiv timing.Experiment visar att användningen av den rörliga fovea visar en sjufaldig prestandavinst i bearbetningstiden samtidigt som 91,6% av sann igenkänningsfrekvens i jämförelse med state-of-the-art 3D-objektigenkänningsmetoder.
Gomes och Al. REF använde 3D för att flytta fovea till att bearbeta delar av en scen med hjälp av olika upplösningsnivåer.
Efficient 3D object recognition using foveated point clouds
{'venue': 'Comput. Graph.', 'journal': 'Comput. Graph.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}