Abstract-Vi presenterar en metod för att upptäcka objektmodeller från 3D-maskor av inomhusmiljöer. Vår algoritm först sönderdela scenen i en uppsättning kandidat mesh segment och sedan ranka varje segment enligt sin "objektivitet" - en kvalitet som skiljer objekt från skräp. För att göra detta föreslår vi fem formåtgärder: kompaktitet, symmetri, jämnhet och lokal och global konvexitet. Vi föreslår dessutom en återkommande åtgärd, kodifiera intuitionen att ofta förekommande geometrier är mer benägna att motsvara kompletta objekt. Vi utvärderar vår metod i både övervakade och oövervakade system på en datauppsättning av 58 inomhusscener som samlats in med hjälp av en Open Source implementation av Kinect Fusion [1]. Vi visar att vår strategi kan tillförlitligt och effektivt skilja objekt från skräp, med genomsnittlig precision poäng.92. Vi gör vår datauppsättning tillgänglig för allmänheten.
Karpati m.fl. REF gav en metod för att upptäcka objektmodeller från 3D-maskor i inomhusmiljöer.
Object discovery in 3D scenes via shape analysis
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}