| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第9-13页 |
| 1.2.1 3D点云协方差的研究概况 | 第10-12页 |
| 1.2.2 3D点云分割的研究概况 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 3D点云及其协方差描述符的理论基础 | 第15-26页 |
| 2.1 3D点云 | 第15-18页 |
| 2.1.1 3D点云的基本概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 深度图像转为点云的基本原理 | 第16-18页 |
| 2.2 协方差描述符 | 第18-20页 |
| 2.2.1 协方差基本概念 | 第18-20页 |
| 2.2.2 描述符之间的相似度衡量 | 第20页 |
| 2.3 协方差描述符的分类 | 第20-25页 |
| 2.3.1 K近邻(KNN)算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 支持向量机(SVMs) | 第22-24页 |
| 2.3.3 基于字典学习的协方差分类 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 3D点云的协方差描述符及其误匹配校正算法 | 第26-41页 |
| 3.1 基于局部特征的描述符 | 第26-27页 |
| 3.2 常见的局部描述符 | 第27-32页 |
| 3.2.1 FPFH描述符 | 第27-28页 |
| 3.2.2 SHOT描述符 | 第28-30页 |
| 3.2.3 自旋图 | 第30-32页 |
| 3.3 协方差描述符 | 第32-34页 |
| 3.3.1 协方差描述符性能描述 | 第32页 |
| 3.3.2 特征描述符 | 第32-34页 |
| 3.4 误匹配校正算法的研究 | 第34-36页 |
| 3.4.1 多个尺度的协方差描述符 | 第34-35页 |
| 3.4.2 基于CCA的误匹配剔除算法 | 第35-36页 |
| 3.5 实验结果和分析 | 第36-40页 |
| 3.5.1 实验过程 | 第36-37页 |
| 3.5.2 结果及分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于3D点云全局特征描述符的对象分类 | 第41-54页 |
| 4.1 全局特征描述符 | 第41-44页 |
| 4.1.1 特征描述 | 第41-42页 |
| 4.1.2 特征组合 | 第42-44页 |
| 4.2 实验准备及过程 | 第44-46页 |
| 4.2.1 数据集 | 第44-45页 |
| 4.2.2 实验过程 | 第45-46页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第46-53页 |
| 4.3.1 实体分类 | 第46-49页 |
| 4.3.2 类别分类 | 第49-50页 |
| 4.3.3 误差分析 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于拓扑结构不变性的3D点云分割算法 | 第54-66页 |
| 5.1 拓扑结构 | 第54-58页 |
| 5.1.1 拓扑空间 | 第54页 |
| 5.1.2 从简单到复杂的拓扑结构 | 第54-57页 |
| 5.1.3 同调 | 第57-58页 |
| 5.2 基于拓扑不变性的分割算法 | 第58-61页 |
| 5.2.1 特征一致性标准 | 第58-59页 |
| 5.2.2 构造输入空间Vietoris-Rips复形 | 第59-60页 |
| 5.2.3 持续同调的计算 | 第60-61页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第61-65页 |
| 5.3.1 实验过程 | 第61-62页 |
| 5.3.2 结果及分析 | 第62-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文的主要工作 | 第66页 |
| 6.2 工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |