Abstract-Vi presenterar en metod för att upptäcka objektmodeller från 3D-maskor av inomhusmiljöer. Vår algoritm först sönderdela scenen i en uppsättning kandidat mesh segment och sedan ranka varje segment enligt sin "objektivitet" - en kvalitet som skiljer objekt från skräp. För att göra detta föreslår vi fem formåtgärder: kompaktitet, symmetri, jämnhet och lokal och global konvexitet. Vi föreslår dessutom en återkommande åtgärd, kodifiera intuitionen att ofta förekommande geometrier är mer benägna att motsvara kompletta objekt. Vi utvärderar vår metod i både övervakade och oövervakade system på en datauppsättning av 58 inomhusscener som samlats in med hjälp av en Open Source implementation av Kinect Fusion [1]. Vi visar att vår strategi kan tillförlitligt och effektivt skilja objekt från skräp, med genomsnittlig precision poäng.92. Vi gör vår datauppsättning tillgänglig för allmänheten.
I REF föreslås kandidatobjekt från 3D-maskor genom översegmentering och flera inbyggda formåtgärder.
Object discovery in 3D scenes via shape analysis
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}