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Cremers，D.（2011年1月6日\u201313）。来自稠密RGB-D图像的实时视觉气味测定。2011年IEEE国际计算机视觉研讨会（ICCV研讨会）会议记录，西班牙巴塞罗那。“，DOI”：“10.1109\/ICCVW.2011.6130321“}，{“key”：“ref_28”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Klein，G.和Murray，D.（2007年1月13日\u201316）。小型AR工作空间的并行跟踪和映射。第六届IEEE和ACM混合增强现实国际研讨会论文集，日本奈良。”，“doi”：“10.1109\/ISMAR.2007.4538852”}，{“key”：“ref_29”，“unstructured”：“Whelan，T.，Kaess，M.，Fallon，M.、Johannsson，H.、Leonard，J.和McDonald，J.（2012年1月9日\u201310）。Kintinous:空间扩展KinectFusion。RGB-D 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