Abstract-Viewpoint oberoende erkännande av fria-form objekt och deras segmentering i närvaro av skräp och ocklusioner är en utmanande uppgift. Vi presenterar en ny 3D-modellbaserad algoritm som utför denna uppgift automatiskt och effektivt. En 3D-modell av ett objekt konstrueras automatiskt offline från dess flera obeställda avståndsbilder (vyer). Dessa vyer omvandlas till flerdimensionella bordsrepresentationer (som vi kallar tensorer). Korrespondenser upprättas automatiskt mellan dessa vyer genom att samtidigt matcha vyernas tentorer med de återstående vyerna med hjälp av ett hashtabellbaserat röstningsschema. Detta resulterar i en graf av relativa omvandlingar som används för att registrera vyerna innan de integreras i en sömlös 3D-modell. Dessa modeller och deras tensor representationer utgör modellbiblioteket. Under online-igenkänningen matchas en tensor från scenen samtidigt med den i biblioteket genom att man avger röster. Likhetsåtgärder beräknas för de modelltensorer som får flest röster. Modellen med den högsta likheten omvandlas till scenen och, om den exakt stämmer överens med ett objekt i scenen, det objektet deklareras som erkänt och segmenteras. Denna process upprepas tills scenen är helt segmenterad. Experiment utfördes på verkliga och syntetiska data som bestod av 55 modeller och 610 scener och en total igenkänningsfrekvens på 95 procent uppnåddes. Jämförelse med spin-bilderna visade att vår algoritm är överlägsen när det gäller igenkänningshastighet och effektivitet.
Den tensor funktionen uppnådde en bättre prestanda för 3D objektigenkänning jämfört med spinn bilden REF.
Three-Dimensional Model-Based Object Recognition and Segmentation in Cluttered Scenes
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}