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基于子空间特征向量的三维点云相似性分析

胡晓彤 王建东

胡晓彤, 王建东. 基于子空间特征向量的三维点云相似性分析[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1316-1321.
引用本文: 胡晓彤, 王建东. 基于子空间特征向量的三维点云相似性分析[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1316-1321.
Hu Xiaotong, Wang Jiandong. Similarity analysis of three-dimensional point cloud based on eigenvector of subspace[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4): 1316-1321.
Citation: Hu Xiaotong, Wang Jiandong. Similarity analysis of three-dimensional point cloud based on eigenvector of subspace[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4): 1316-1321.

基于子空间特征向量的三维点云相似性分析

基金项目: 

国家自然科学基金(61063035)

详细信息
    作者简介:

    胡晓彤(1971- ),男,博士,副教授,主要从事智能图像处理、机器视觉及三维重建等方面的研究。Email:huxt@tust.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.4

Similarity analysis of three-dimensional point cloud based on eigenvector of subspace

  • 摘要: 提出一种基于子空间特征向量的三维点云相似性分析算法。首先,获取两个物体的三维点云数据,并进行位置标准化。其次,利用最小子空间分割算法将两个三维点云分别分割成若干子空间。随后,计算子空间的质心到其拟合曲面的距离和夹角,并基于上述距离和夹角构成的向量空间,提取子空间特征向量。最后,通过特征向量间的相似度计算来评价两个三维点云的相似性。由于该方法将描述三维形体特征的子空间特征向量作为相似度度量的依据,所以具有数据量小、精度高的特点。实验表明,该算法能够定量地分析两个三维物体的相似性。
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-08-22
  • 修回日期:  2013-09-19
  • 刊出日期:  2014-04-25

基于子空间特征向量的三维点云相似性分析

    作者简介:

    胡晓彤(1971- ),男,博士,副教授,主要从事智能图像处理、机器视觉及三维重建等方面的研究。Email:huxt@tust.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(61063035)

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 提出一种基于子空间特征向量的三维点云相似性分析算法。首先,获取两个物体的三维点云数据,并进行位置标准化。其次,利用最小子空间分割算法将两个三维点云分别分割成若干子空间。随后,计算子空间的质心到其拟合曲面的距离和夹角,并基于上述距离和夹角构成的向量空间,提取子空间特征向量。最后,通过特征向量间的相似度计算来评价两个三维点云的相似性。由于该方法将描述三维形体特征的子空间特征向量作为相似度度量的依据,所以具有数据量小、精度高的特点。实验表明,该算法能够定量地分析两个三维物体的相似性。

English Abstract

参考文献 (17)

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