Detta papper undersöker användningen av Euclidean invariant funktioner i en generalisering av iterativ närmaste punkt registrering av avstånd bilder. Punktvisa överensstämmelser väljs som närmaste punkt med avseende på en viktad linjär kombination av positions- och funktionsavstånd. Det visas att under idealiska bullerfria förhållanden, korrespondenser som bildas med hjälp av denna avståndsfunktion är korrekta oftare än korrespondenser som bildas enbart med hjälp av positionsavståndet. Dessutom visar sig monoton konvergens till minst ett lokalt minimum hålla för denna metod. När buller förekommer beskrivs en metod som automatiskt ställer in det optimala relativa bidraget från egenskaper och positioner. Denna metod handlar o fel i funktionsvärden på grund av buller mot fel i positioner på grund av feljustering. Experimentella resultat visar att användning av invarianta funktioner minskar sannolikheten för att vara instängd i ett lokalt minimum, och är mest eektiv för di kult registreringsproblem där scenen är mycket liten jämfört med modellen.
Sharp och Al. REF undersökte användningen av Euclidean invariant funktioner för generalisering av närmaste punkt funktion baserad registrering.
ICP Registration using Invariant Features
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}