典型文献
深度学习刚性点云配准前沿进展
文献摘要：
随着3维采集设备的日渐推广,点云配准在越来越多的领域得到应用.然而,传统方法在低重叠、大量噪声、多异常点和大场景等方面表现不佳,这限制了点云配准在真实场景中的应用.面对传统方法的局限性,结合深度学习技术的点云配准方法开始出现,本文将这种方法称为深度点云配准,并对深度点云配准方法研究进展予以综述.首先,根据有无对应关系对目前的深度学习点云配准方法进行区分,分为无对应关系配准和基于对应关系的点云配准.针对基于对应关系的配准,根据各类方法的主要功能进行详细的分类与总结,其中包括几何特征提取、关键点检测、点对离群值去除、姿态估计和端到端配准,并重点介绍了最新出现的一些方法;针对无对应配准方法,详细介绍了各类方法的特点并对无对应与有对应方法的特点进行了总结.在性能评估中,首先对现有主要的评价指标进行了详细的分类与总结,给出其适用场景.对于真实数据集,给出了特征匹配、点对离群值去除的对比数据,并进行了总结.在合成数据集中,给出了相关方法在部分重叠、实时性和全局配准场景下的对比数据.最后讨论了当前深度点云配准面临的挑战并给出对未来研究方向的展望.
文献关键词：
点云配准;深度学习;无对应配准;端到端配准;对应关系;几何特征提取;离群值去除;综述
中图分类号：
作者姓名：
秦红星;刘镇涛;谭博元
作者机构：
重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆 400065;重庆大学计算机学院,重庆 400030
文献出处：
引用格式：
[1]秦红星;刘镇涛;谭博元-.深度学习刚性点云配准前沿进展)[J].中国图象图形学报,2022(02):329-348
A类：
深度点云配准,离群值去除,端到端配准,无对应配准
B类：
前沿进展,异常点,大场景,真实场景,深度学习技术,配准方法,法称,主要功能,几何特征提取,关键点检测,姿态估计,新出现,性能评估,适用场景,真实数据,特征匹配,对比数据,合成数据集,相关方法,未来研究方向
AB值：
0.164294
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