论文部分内容阅读
为了让机器人在对未知场景的扫描与重建过程中同时获得对该场景的理解,需要基于目前已有的部分信息进行物体分割与识别,解决基于不完整点云的局部匹配问题.针对已有的局部匹配方法面临着匹配准确度低、计算复杂度高等问题,提出三维形状的多层次局部匹配算法.在粗层次上,通过使用改进的词袋方法进行降维加速;在细层次上,通过精细地筛选三维特征点对之间的对应关系提升精度.首先使用基于深度学习描述子的多尺度SVM方法对数据库中模型上的特征点进行聚类,然后采用基于空间关系的视觉词袋方法在数据库中检索候选模型,最后基于全局和局