Att känna igen 3D-objekt i närvaro av buller, varierande meshupplösning, ocklusion och skräp är en mycket utmanande uppgift. I detta dokument presenteras en ny metod som heter Rotational Projection Statistics (RoPS). Den har tre huvudmoduler: lokal referensram (LRF) definition, RoPS funktionsbeskrivning och 3D objektigenkänning. Vi föreslår en ny teknik för att definiera LRF genom att beräkna spridningsmatrisen för alla punkter som ligger på den lokala ytan. RoPS-funktionsdeskriptorer erhålls genom rotationsprojicering av angränsande punkter i en funktionspunkt på 2D-plan och beräkning av en uppsättning statistik (inklusive lågordercentrala ögonblick och entropi) av fördelningen av dessa projicerade punkter. Med den föreslagna LRF och RoPS-deskriptorn presenterar vi en hierarkisk 3D-objektigenkänningsalgoritm. Den föreslagna LRF-, RoPS-deskriptorns och objektigenkänningsalgoritmens prestanda testades rigoröst på ett antal populära och allmänt tillgängliga datauppsättningar. Våra föreslagna tekniker uppvisade överlägsen prestanda jämfört med befintliga tekniker. Vi visade också att vår metod är robust med avseende på buller och varierande meshupplösning. Vår RoPS-baserade algoritm uppnådde igenkänningsfrekvenser på 100, 98,9, 95,4 respektive 96,0 % när den testades på Bologna, UWA, Queen's och Ca' Foscari Venezia Dataset.
Rotationsprojektionsstatistik (RoPS) REF konstruerar en LRF för varje nyckelpunkt som anpassar den till den lokala ytan för att uppnå invarians till omvandlingar.
Rotational Projection Statistics for 3D Local Surface Description and Object Recognition
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}