ABSTRACT En 3D-yta anses vara ett av de mest lovande verktygen för att representera och känna igen 3D-objekt. Därför är 3D-ytan matchning allmänt tillämpas på 3D objektigenkänning, hämtning, och så vidare. I detta dokument föreslås en 3D ytmatchningsmetod med hjälp av en keypoint-baserad covariansmatris deskriptor, vars syfte är att hitta korrespondenser mellan 3D-ytor (t.ex. 3D-modell och scen) genom matchande funktionspunkter, som är mycket repeterbara nyckelpunkter som beskrivs av en flerskalig covariansmatris deskriptor. En nyckelpunkt upptäcks genom att analysera ytvariationsindexet och variationsindexet för eigenvärde i ett lokalt område centrerat vid en punkt. En flerskalig covariansmatris deskriptor för en nyckelpunkt beskriver det geometriska förhållandet, ytvariationsgradienten och eigenvärdesvariationsgradienten mellan nyckelpunkten och dess grannskap. Motivet för att anta den nyckelpunktsbaserade covariansmatrisbeskrivningen i vår föreslagna 3D- ytmatchningsmetod är att ett litet antal nyckelpunkter med hög repeterbarhet avsevärt kan förbättra matchningseffekten av en 3D-yta, efter att ha beskrivits av en flerskalig covariansmatrisdeskriptor med hög beskrivande karaktär. De experimentella resultaten visar också att vår föreslagna keypoint detektionsalgoritm har högre repeterbarhet än ytvariationsindexbaserade och eigen value variationsindexbaserade detektionsalgoritmer; vår föreslagna multi-skala covariance matris deskriptor har högre beskrivande egenskaper än spin bild, PFH, och 3DSC; vår föreslagna dubbelriktade närmaste granne avstånd förhållandet algoritm kan få bättre funktion matchande effekt än närmaste granne-baserade och närmaste granne avstånd-ratiobaserade funktionen matchning. Slutligen har vår föreslagna 3D ytmatchningsmetod en bättre matchningseffekt än 3D ytmatchningsmetoder baserade på spin image, PFH och 3DSC på Stanford 3D Scanning Repository, UWA dataset och Bologna dataset. INDEX TERMS 3D ytmatchning, keypoint upptäckt, covariansmatris deskriptor, funktionsmatchning.
Till exempel antog Xiong och Han Ref en strategi baserad på tvåvägsavstånd (BNNDR), som kan få bättre funktionsmatchning än den NN-baserade och NNDR-baserade strategin.
A 3D Surface Matching Method Using Keypoint- Based Covariance Matrix Descriptors
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}