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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence >Snapshots: A Novel Local Surface Descriptor and Matching Algorithm for Robust 3D Surface Alignment
【24h】

Snapshots: A Novel Local Surface Descriptor and Matching Algorithm for Robust 3D Surface Alignment

机译：快照：用于鲁棒3D表面对齐的新型局部表面描述符和匹配算法

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摘要

In this paper, a novel local surface descriptor is proposed and applied to the problem of aligning partial views of a 3D object. The descriptor is based on taking "snapshots驴 of the surface over each point using a virtual camera oriented perpendicularly to the surface. This representation has the advantage of imposing minimal loss of information be robust to self-occlusions and also be very efficient to compute. Then, we describe an efficient search technique to deal with the rotation ambiguity of our representation and experimentally demonstrate the benefits of our approaches which are pronounced especially when we align views with small overlap.
机译：在本文中，提出了一种新颖的局部表面描述符，并将其应用于对齐3D对象局部视图的问题。描述符基于“使用垂直于曲面定向的虚拟相机在每个点上获取曲面快照”的方式。此表示的优点是，对信息的损失极小，对自遮挡具有鲁棒性，并且计算效率很高。然后，我们描述了一种有效的搜索技术来处理表示形式的旋转模糊性，并通过实验证明了我们方法的好处，尤其是当我们将视图与小重叠对齐时，这种方法尤其明显。

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