| 自适应邻域选择的FPFH特征提取算法 |
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| 引用本文： | 吴飞,赵新灿,展鹏磊,关凌.自适应邻域选择的FPFH特征提取算法[J].计算机科学,2019,46(2):266-270. |
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| 作者姓名： | 吴飞 赵新灿 展鹏磊 关凌 |
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| 作者单位： | 郑州大学信息工程学院 郑州450001;郑州大学信息工程学院 郑州450001;郑州大学信息工程学院 郑州450001;郑州大学信息工程学院 郑州450001 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金委员会－中国民航局民航联合研究基金(U1433106)资助 |
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| 摘 要： | 在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多对点云估算点云密度；然后,计算多个邻域半径以提取FPFH特征用于SAC-IA配准,统计配准性能最优时的半径与点云密度值,使用三次样条插值拟合法求出函数表达式,形成自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法根据点云密度自适应选择合适的邻域半径,提升了FPFH特征匹配的性能,同时 加快了运算速度,具有指导价值。
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| 关 键 词： | FPFH SAC-IA配准 点云密度 邻域半径 |
| 收稿时间： | 2018/1/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/5/24 0:00:00 |
FPFH Feature Extraction Algorithm Based on Adaptive Neighborhood Selection |
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| WU Fei,ZHAO Xin-can,ZHAN Peng-lei and GUAN Ling.FPFH Feature Extraction Algorithm Based on Adaptive Neighborhood Selection[J].Computer Science,2019,46(2):266-270. |
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| Authors: | WU Fei ZHAO Xin-can ZHAN Peng-lei and GUAN Ling |
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| Affiliation: | School of Information Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China,School of Information Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China,School of Information Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China and School of Information Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Fast point feature histograms Sample consensus initial alignment Point cloud density Neighborhood radius |
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