Detta papper tar upp problemet med att känna igen friform 3D-objekt i punktmoln. Jämfört med traditionella metoder baserade på punktdeskriptorer, som är beroende av lokal information runt punkter, föreslår vi en ny metod som skapar en global modellbeskrivning baserad på orienterade punktpar funktioner och matchar den modellen lokalt med hjälp av ett snabb röstningssystem. Den globala modellbeskrivningen består av alla modellpunktparsfunktioner och representerar en kartläggning från punktparets funktionsutrymme till modellen, där liknande funktioner på modellen grupperas tillsammans. Sådan representation gör det möjligt att använda mycket glesare objekt och scenpunkt moln, vilket resulterar i mycket snabb prestanda. Erkännande sker lokalt med hjälp av ett effektivt röstningssystem på ett reducerat tvådimensionellt sökområde. Vi demonstrerar effektiviteten i vår strategi och visar dess höga igenkänningsprestanda när det gäller buller, skräp och partiella ocklusioner. Jämfört med de modernaste tillvägagångssätten uppnår vi bättre igenkänningsgrad, och visar att med en liten eller ingen uppoffring av igenkänningsprestandan är vår metod mycket snabbare än den nuvarande teknikens tillvägagångssätt.
Drost m.fl. REF upptäcker styva 3D-objekt i 3D-punktmoln med hjälp av punktparfunktioner och ett röstningssystem med lokal parametrisering.
Model globally, match locally: Efficient and robust 3D object recognition
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}