Utvinning och beskrivning av keypoints som framträdande bilddelar har en lång tradition inom bearbetning och analys av 2D-bilder. Numera blir 3D-data allt viktigare. I detta dokument diskuteras fördelarna och begränsningarna med nyckelpunkter för uppgiften att samla flera 3D-punktmoln. För detta mål testas flera kombinationer av 3D-nyckelpunktsdetektorer och deskriptorer. Experimenten är baserade på 3D-scener med varierande egenskaper, inklusive 3D-scanner data samt Kinect punktmoln. De erhållna resultaten visar att den specifika metoden för att extrahera och beskriva nyckelpunkter i 3D-data måste väljas noggrant. I många fall lider noggrannheten av en alltför stor minskning av de tillgängliga punkterna till nyckelpunkter.
I REF presenterade författarna en jämförelse mellan 3D-punktdetektorer och deskriptorer i samband med punktmolnfusion (punktmolnsregistrering eller anpassning).
Comparison of 3D interest point detectors and descriptors for point cloud fusion
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}