典型文献
基于几何先验和深度学习的点云法矢估算
文献摘要：
法矢是三维点云曲面最基本的几何属性.为解决传统几何估算子与基于学习技术中的问题,提出基于几何先验和深度学习的点云法矢估算方法.首先,使用一个多尺度曲面块选择方法保持点云的特征和细节,以降低后续深度网络的学习难度;然后,结合局部特征和几何先验知识设计一个法矢优化神经网络,输出精确点云法矢;最后使用合成模型数据和Microsoft Kinect V1扫描得到的真实模型数据进行验证,使用平均角度误差作为度量标准与主流方法进行对比,定量和定性分析结果表明文中方法在保持模型细节和噪声鲁棒性方面均明显优于对比方法.
文献关键词：
三维点云;法矢估算;点云去噪;深度学习;双边滤波
中图分类号：
作者姓名：
郜金艳;郭延文;王连生;汪俊;魏明强
作者机构：
南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 211106;南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室 南京 211106;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京 210023;厦门大学计算机科学系 厦门 361005
文献出处：
引用格式：
[1]郜金艳;郭延文;王连生;汪俊;魏明强-.基于几何先验和深度学习的点云法矢估算)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(01):9-17
A类：
法矢估算
B类：
云法,三维点云,学习技术,估算方法,一个多,度曲,选择方法,深度网络,学习难度,局部特征,先验知识,优化神经网络,合成模型,模型数据,Microsoft,Kinect,V1,均角,角度误差,度量标准,主流方法,明文,中方,噪声鲁棒性,比方,点云去噪,双边滤波
AB值：
0.439624
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