Upphovsrätt och moraliska rättigheter till detta avhandlings-/forskningsprojekt behålls av författaren och/eller andra upphovsrättsinnehavare. Verket tillhandahålls under förutsättning att all användning för kommersiell vinning är strängt förbjuden. En kopia kan laddas ner för personlig, icke-kommersiell, forskning eller studier utan förhandsgodkännande och utan kostnad. All användning av avhandlingen/forskningsprojektet för privat studier eller forskning ska vara korrekt erkänd med hänvisning till verkets fullständiga bibliografiska detaljer. Detta examensarbete/forskningsprojekt får inte reproduceras i något format eller medium, eller omfattande citat tagna från det, eller dess innehåll ändras på något sätt, utan att först erhålla skriftligt tillstånd från upphovsrättsinnehavaren(erna). Om du tror att något material som finns i arkivet bryter mot upphovsrättslagen, vänligen kontakta Repository Team vid Middlesex University via följande e-postadress: eprints@mdx.ac.uk Produkten kommer att tas bort från arkivet medan eventuella anspråk undersöks.  A Generalised Framework for Saliency-based Point Feature Detection Här presenterar vi en ny, histogrambaserad märkpunktsdetektor som naturligt kan appliceras på både bilder och 3D-data. Befintliga punktfunktionsdetektorer är ofta modalitetsspecifika, med 2D- och 3D-funktionsdetektorer som vanligtvis är konstruerade på olika sätt. Därför är deras tillämplighet i ett 2D-3D-sammanhang mycket begränsad, särskilt när 3D-data erhålls av en LiDAR-scanner. Vår histogrambaserade metod är däremot mycket allmängiltig och kan därför tillämpas på ett meningsfullt sätt mellan 2D- och 3D-data. Med det generella tillvägagångssättet föreslår vi viktiga punktdetektorer för bilder, och både otexturerade och texturerade 3D-data. Metoden gör det naturligt möjligt att upptäcka framträdande 3D-punkter som bygger gemensamt på både geometrin och strukturen på scenen, vilket möjliggör bredare tillämplighet. Detektorernas repeterbarhet utvärderas med hjälp av en rad datauppsättningar, inklusive bild och LiDAR-ingång från inomhus- och utomhusscener. Experimentella resultat visar en betydande förbättring när det gäller 2D-2D- och 2D-3D-repeterbarhet jämfört med befintliga multimodala funktionsdetektorer.
I REF, Mark Brow et al. presenterade ett generaliserat ramverk för detektering av kännetecknen med hjälp av histogram.
A generalised framework for saliency-based point feature detection
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}