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提出了一种基于局部描述符的三维点云物体识别算法.算法首先得到点云的邻域、法线矢量等相关信息,通过邻域进一步得到形状索引值.特征点的提取以形状索引值为依据,以每个特征点为基点对曲面根据欧式距离和矢量夹角分割.分割的曲面片进行等间距划分为多个欧氏距离同心圆,以特征点切平面为基平面投影,并进行等角度抽样,通过抽样点相对特征点的法线矢量及测地距离变化曲线,建立曲面片的二维描述,从而把三维识别转化为二维.根据算法建立模型数据库,给定一个物体,通过和模型数据库中的曲面描述进行比对,得到潜在的识别结果,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.最后,通过大量具体实验验证了算法的有效性,并给出了算法的计算复杂度及耗时对比分析,说明了算法的高效性. 相似文献
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提出了一种基于局部描述符的三维点云物体识别算法.算法首先得到点云的邻域、法线矢量等相关信息,通过邻域进一步得到形状索引值.特征点的提取以形状索引值为依据,以每个特征点为基点对曲面根据欧式距离和矢量夹角分割.分割的曲面片进行等间距划分为多个欧氏距离同心圆,以特征点切平面为基平面投影,并进行等角度抽样,通过抽样点相对特征点的法线矢量及测地距离变化曲线,建立曲面片的二维描述,从而把三维识别转化为二维.根据算法建立模型数据库,给定一个物体,通过和模型数据库中的曲面描述进行比对,得到潜在的识别结果,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.最后,通过大量具体实验验证了算法的有效性,并给出了算法的计算复杂度及耗时对比分析,说明了算法的高效性. 相似文献
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