基于点对特征及分层全连接聚类的三维目标识别方法

摘要：

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.

关键词：目标识别、点对特征、分层全连接聚类、投票方案

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省发改委产业技术研究与开发专项2020C018-3

在线出版日期：2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：127-131