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基于局部表面特征描述符的复杂场景下三维目标识别研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第22-38页
    1.1 课题研究背景、目的及意义第22-23页
    1.2 研究现状与发展趋势第23-33页
        1.2.1 三维目标识别技术的研究现状及发展趋势第23-25页
        1.2.2 三维特征描述符的研究现状及发展趋势第25-29页
        1.2.3 三维假设生成的研究现状及发展趋势第29-31页
        1.2.4 三维假设验证的研究现状及发展趋势第31-33页
    1.3 研究方法与创新第33-35页
    1.4 论文的组织结构第35-38页
第2章 基于LRF的FFIS特征在复杂场景中的特征匹配研究第38-72页
    2.1 引言第38页
    2.2 基于局部曲面法线&散列矩阵的三维局部参考坐标系第38-44页
        2.2.1 z轴的计算过程第39-41页
        2.2.2 x轴和y轴的计算过程第41-44页
    2.3 基于局部参考坐标系的三维特征描述符FFIS第44-49页
        2.3.1 网格信息的联合分布第46页
        2.3.2 点信息的联合分布第46-47页
        2.3.3 组合压缩信息第47-49页
    2.4 FFIS局部特征描述符参数第49-56页
        2.4.1 Recall vs 1-Precision曲线第49-50页
        2.4.2 分布信息类型Info第50-51页
        2.4.3 二维直方图小方格数num_b第51-52页
        2.4.4 特征计算邻域半径r_f第52-55页
        2.4.5 计算LRF的邻域半径r_l第55-56页
    2.5 实验结果分析第56-70页
        2.5.1 FFIS特征的局部参考坐标系实验结果与分析第56-59页
        2.5.2 FFIS特征描述符实验结果与分析第59-68页
        2.5.3 时间效率分析第68-70页
    2.6 本章小结第70-72页
第3章 基于法向量的HGND特征在复杂场景中三维特征研究第72-92页
    3.1 引言第72页
    3.2 基于散列矩阵的三维局部参考坐标系第72-75页
        3.2.1 散列矩阵M的计算过程第72-74页
        3.2.2 LRF的符号消除第74-75页
    3.3 基于局部参考坐标系的三维特征描述符HGND第75-79页
        3.3.1 三维数据信息转换第76-77页
        3.3.2 基于二维投影平面的直方图第77-79页
    3.4 HGND局部特征描述符参数第79-83页
        3.4.1 邻域半径r第79-80页
        3.4.2 高斯长度权重σ_d第80-81页
        3.4.3 高斯方向权重σ_θ第81-83页
    3.5 实验结果分析第83-89页
        3.5.1 HGND特征的局部参考坐标系实验结果与分析第83-84页
        3.5.2 HGND特征描述符实验结果与分析第84-89页
    3.6 本章小结第89-92页
第4章 基于霍夫空间的三维目标识别及其六维姿态估计第92-112页
    4.1 引言第92页
    4.2 三维目标识别流程第92-93页
    4.3 三维假设生成第93-99页
        4.3.1 霍夫变换第93-94页
        4.3.2 特征匹配对之间的变换信息第94-95页
        4.3.3 二维霍夫空间第95-97页
        4.3.4 RANSAC算法第97页
        4.3.5 “double RANSAC”调整第97-98页
        4.3.6 “self-adapted”自适应微调法第98-99页
    4.4 三维假设验证第99-102页
        4.4.1 ICP算法第99-100页
        4.4.2 第一步验证第100-102页
        4.4.3 第二步验证第102页
    4.5 HG和HV中的参数第102-103页
    4.6 实验结果分析第103-110页
        4.6.1 HG实验结果及分析第104-106页
        4.6.2 HV实验结果及分析第106-109页
        4.6.3 时效性分析第109-110页
    4.7 本章小结第110-112页
第5章 总结与展望第112-116页
    5.1 总结第112-113页
    5.2 展望第113-116页
参考文献第116-124页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与科研成果第124-126页
致谢第126页

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