Abstract-This paper föreslår två robusta statistiska tekniker för outlier detektion och robust saliency funktioner, såsom yta normal och krökning, uppskattning i laserskanning 3D punkt molndata. Den ena bygger på en robust z-score och den andra använder en Mahalanobis typ robust avstånd. Metoderna par idéerna om punkt till plan ortogonal avstånd och lokal ytpunkt konsistens för att få maximal överensstämmelse med minsta avstånd (MCMD). Metoderna uppskattar det bästa planet baserat på de mest sannolika outlier free, och mest konsekventa, punkter som fastställs i ett lokalt grannskap. Då kommer den normala och krökning från det bästa planet att vara mycket robust för buller och avvikelser. Experiment utförs för att visa algoritmernas prestanda jämfört med flera befintliga välkända metoder (från datorseende, datautvinning, maskininlärning och statistik) med hjälp av syntetiska och verkliga laserskanningsdatauppsättningar av komplexa (plana och icke-planära) objekt. Resultaten för planmontering, denoiserande, skarp funktionsbevarande och segmentering förbättras avsevärt. Algoritmerna visas vara betydligt snabbare, mer exakta och robusta. Kvantitativt sett är den föreslagna MCMD_Z cirka 5, 15 och 98 gånger snabbare än de befintliga metoderna uLSIF, RANSAC respektive RPCA för en urvalsstorlek på 50 med 20 procents avvikelse. Den föreslagna MCMD_MD-metoden kan tolerera 75 % klusteravvikelser, medan RANSAC och RPCA endast tolererar 47 % respektive 64 % avvikelser. För att upptäcka avvikelser, med en datastorlek på 50 med 20% avvikelser, MCMD_Z har en noggrannhet på 99,72%, 0,4% falskt positiv och 0% falskt negativ frekvens; för RPCA, RANSAC och ULSIF, accuracies är 97,05%, 47,06% respektive 94,54%, och de har felklassificeringsfrekvenser högre än de föreslagna metoderna. De nya metoderna har potential för lokal ytrekonstruktion, montering och andra punktmoln bearbetning.
Abdul m.fl. I REF föreslogs en statistisk metod för att upptäcka avvikelser, där det bästa planet beräknas på grundval av bästa möjliga och mest konsekventa fria fördelning av avvikelser; sedan detekteras och avlägsnas avvikelser enligt den normala vektorn och krökning av det bästa planet.
Outlier detection and robust normal-curvature estimation in mobile laser scanning 3D point cloud data
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}