ABSTRACT Att känna igen 3-D-objekt i belamrade scener är en utmanande uppgift. Gemensamma tillvägagångssätt finner potentiella dragkorrespondenser mellan en scen och kandidatmodeller genom att matcha provtagna lokala formdeskriptorer och välja några korrespondenser med den högsta deskriptorlikheten för att identifiera modeller som visas i scenen. Men verkliga scanningar innehåller olika olägenheter, såsom buller, ocklusion, och funktionslösa objekt regioner. Detta gör att utvalda korrespondenser har en viss del falska positiva, vilket kräver att man antar den tidskrävande modellverifieringen många gånger för att säkerställa korrekt igenkänning. I detta dokument föreslås en strategi för erkännande av objekt i 3D med tre huvudkomponenter. Först konstruerar vi en signatur av geometrisk Centroids deskriptor som är beskrivande och robust, och applicerar den för att hitta högkvalitativa potentiella dragkorrespondenser. För det andra mäter vi geometrisk kompatibilitet mellan ett par potentiella korrespondenser baserade på isometri och tre vinkelbevarande komponenter. För det tredje utför vi ett effektivt korrespondensurval genom att använda både deskriptorlikhet och kompatibilitet med en kompletterande uppsättning av ''mindre' potentiella korrespondenser. Experiment om offentligt tillgängliga datamängder visar att deskriptorn, urvalsmetoden och ramen för erkännande är robust och/eller effektiv. Jämförelser med state-of-the-arts bekräftar överlägsenheten i vårt erkännande tillvägagångssätt, särskilt under utmanande scenarier. INDEX TERMS 3-D objektigenkänning, form deskriptor, korrespondens val, form matchning.
Tang och al. REF har föreslagit en lokal deskriptor baserad på geometriska centroider.
3D Object Recognition in Cluttered Scenes With Robust Shape Description and Correspondence Selection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}