典型文献
基于膨胀图卷积与离群点过滤的残缺点云配准
文献摘要：
由于点云在非欧几里德空间中,受到结构不规则、噪声、离群点等不利因素的影响,如何准确配准残缺点云,仍然是一个具有挑战性的任务.针对此任务,提出了一种有效的残缺点云配准网络.为了有效提取局部点云的细粒度特征,设计了一个密集膨胀图卷积模块,通过设置不同的膨胀率增大感受野,该模块中的密集连接形式,能够在有效利用特征的同时,加强特征间的信息传递.在所提出的网络结构中,基于多层感知器的离群点过滤模块,通过利用上下文标准化过滤掉不匹配的点对.在该网络中,匹配点云所需要的转换参数,利用奇异值分解模块获取.在三个广泛使用的数据集ModelNet40、ShapeNetCore与Real Data上的实验结果,验证了所提出网络的有效性.
文献关键词：
膨胀图卷积;密集连接;离群点过滤;点云配准
中图分类号：
作者姓名：
孙战里;张玉欣;陈霞
作者机构：
安徽大学 人工智能学院,合肥 230601;安徽大学 多模态认知计算安徽省重点实验室,合肥 230601;安徽大学 电气工程与自动化学院,合肥 230601;安徽农业大学 信息与计算机学院,合肥 230036
文献出处：
引用格式：
[1]孙战里;张玉欣;陈霞-.基于膨胀图卷积与离群点过滤的残缺点云配准)[J].计算机工程与应用,2022(22):186-194
A类：
膨胀图卷积,ShapeNetCore
B类：
离群点过滤,残缺,点云配准,欧几里德,结构不规则,不利因素,有效提取,细粒度特征,卷积模块,膨胀率,感受野,密集连接,连接形式,信息传递,多层感知器,上下文,滤掉,奇异值分解,解模,ModelNet40,Real,Data
AB值：
0.256807
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