计算机辅助设计与图形学学报

作者：吴鹏鹏, 梁栋, 赵宝, 周磊

关键词：局部特征描述符, 局部参考轴, 点云配准, 点云识别

三维局部特征描述是三维计算机视觉中的重要任务.现实场景中包含噪声、遮挡和杂波等干扰, 使得准确和鲁棒的三维局部特征描述具有很大的挑战性.为提高特征描述的性能, 提出一种局部曲面变化统计直方图(local surface variation based statistics histogram, LSVSH)描述符.首先设计一种不依赖于局部参考轴(local reference axis, LRA)的新属性(称为曲率属性), 增强描述符对LRA误差的稳健性；然后沿径向剖分局部空间, 在每个子空间中统计3个角度属性和1个曲率属性生成LSVSH描述符, 实现对局部曲面信息的全面稳健描述.在B3R, U3M, U3OR和QuLD这4个数据集上进行大量的实验, 结果表明, LSVSH在4个数据集上的RPC下面积(the area under the recall-precisioncurve, AUCpr)值分别为0.95, 0.70, 0.54和0.10, 优于现有的局部特征描述符的性能；在U3M数据集上的正确配准率和在U3OR数据集上的正确识别率分别达到70%和100%, 验证了LSVSH应用于物体配准和识别任务上的有效性.

来源：2024年第2期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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