期刊专题

10.11896/jsjkx.200800035

基于点对特征及分层全连接聚类的三维目标识别方法

引用
针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的效率低、易受干扰的问题,提出了一种分层全连接聚类算法来对三维目标进行识别.利用模型上的所有点对特征来完成全局模型的描述构建,并在局部坐标的二维空间上,利用投票方案和分层全连接聚类算法对候选位姿进行筛选,从而获得最优位姿.在UWA的数据集上的实验结果表明,与原始点对特征算法相比,所提出的分层全连接聚类算法在识别率和效率上都有一定程度的提升,并且该方法满足实用性和有效性要求.

目标识别、点对特征、分层全连接聚类、投票方案

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TP391.41(计算技术、计算机技术)

吉林省发改委产业技术研究与开发专项2020C018-3

2021-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

127-131

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2021,48(z1)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

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