郭玉兰;费尔多斯·索赫尔;穆罕默德·本纳穆恩;吕敏;万建伟 用于3D局部曲面描述和对象识别的旋转投影统计。 （英语） Zbl 1286.68387号 国际期刊计算。视觉。 105，第1期，63-86（2013）. 摘要：识别存在噪声、不同网格分辨率、遮挡和杂波的三维物体是一项非常具有挑战性的任务。本文提出了一种新的方法——旋转投影统计（RoPS）。它有三个主要模块：局部参考框架（LRF）定义、RoPS特征描述和三维物体识别。我们提出了一种通过计算局部曲面上所有点的散射矩阵来定义LRF的新技术。RoPS特征描述符是通过将特征点的相邻点旋转投影到二维平面上，并计算这些投影点分布的一组统计信息（包括低阶中心矩和熵）来获得的。利用所提出的LRF和RoPS描述符，我们提出了一种分层的3D对象识别算法。提出的LRF、RoPS描述符和对象识别算法的性能在许多流行和公开可用的数据集上进行了严格测试。与现有技术相比，我们提出的技术表现出了优越的性能。我们还表明，我们的方法对噪声和变化的网格分辨率具有鲁棒性。我们的基于RoPS的算法在博洛尼亚、UWA、Queen’s和Ca’Foscari Venezia数据集上测试时，识别率分别达到了100、98.9、95.4和96.0%。 引用于4文件 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 68T45型 机器视觉和场景理解 关键词：表面描述符;局部特征;局部参照系;3D表示;特征匹配;三维物体识别 软件：SIFT公司;PCA-SIFT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Guo}等人，《国际计算杂志》。视觉。105，第1号，63--86（2013；Zbl 1286.68387） 全文： 内政部 arXiv公司 链接 参考文献： [1] Atmosukarto，I.和；Shapiro，L.（2010）。使用显著视图进行三维对象检索。《第一届ACM多媒体国际会议论文集，信息检索》（第73-82页）。加拿大温哥华。 [2] Bariya，P.和；Nishino，K.（2010年）。杂乱场景中的缩放层次三维对象识别。在IEEE计算机视觉和模式识别会议上（第1657-1664页）。加利福尼亚州旧金山。 [3] Bariya，P.、Novatnack，J.、Schwartz，G.和；Nishino，K.（2012年）。距离图像中的三维几何比例变化：特征和描述符。国际计算机视觉杂志，99（2），232–255·doi:10.1007/s11263-012-0526-7 [4] Bayramoglu，N.和；Alatan，A.（2010年）。形状指数SIFT：使用局部特征的距离图像识别。在第20届模式识别国际会议上（第352-355页）。土耳其伊斯坦布尔。 [5] Belongie，S.、Malik，J.和；Puzicha，J.（2002年）。使用形状上下文进行形状匹配和对象识别。IEEE模式分析和机器智能汇刊，24（4），509–522·doi:10.1109/34.993558 [6] Bentley，J.（1975）。用于关联搜索的多维二进制搜索树。ACM通信，18（9），509–517·Zbl 0306.68061号 ·数字对象标识代码：10.1145/361002.361007 [7] Besl，P.和；McKay，N.（1992年）。一种三维形状的配准方法。IEEE模式分析和机器智能汇刊，14（2），239-256·数字对象标识代码：10.1109/34.121791 [8] Boyer，E.，Bronstein，A.，Bronstien，M.，Bustos，B.，Darom，T.，Horaud，R.，Hotz，I.，Keller，Y.，Keustermans，J；Kovnatsky，A.等人（2011年）。SHREC 2011：稳健的特征检测和描述基准。在形状检索欧洲制图研讨会上（第79-86页）。英国Llandudno。 [9] Bro，R.，Acar，E.和；科尔达，T.（2008）。解决奇异值分解中的符号歧义。化学计量学杂志，22（2），135–140·doi:10.1002/cem.1122 [10] Bronstein，A.，Bronstein-M.，Bustos，B.，Castellani，U.，Crisani，M.，Falcidieno，B.，Guibas，L.，Kokkinos，I.，Murino，V.，&；Ovsjanikov，M.等人（2010a）。SHREC 2010：稳健的特征检测和描述基准。在欧洲三维对象检索研讨会上（第320–322页）。荷兰科尔克拉德。 [11] Bronstein，A.，Bronstein，M.，Castellani，U.，Falcidiano，B.，Fusiello，A.，Godil，A.，Guibas，L.，Kokkinos，I.，Lian，Z.，&；Ovsjanikov，M.等人（2010b）。SHREC 2010：强大的大规模形状检索基准。在欧洲三维物体检索研讨会上。瑞典诺尔科平。 [12] Brown，M.和；Lowe，D.（2003）。识别全景。第九届IEEE计算机视觉国际会议（第1218-1225页）。不错，法国。 [13] Castellani，U.、Cristani，M.、Fantoni，S.和；Murino，V.（2008）。结合3D网格显著性和统计描述符进行稀疏点匹配。S.Groeller（编辑），《计算机图形论坛》（第643-652页）。牛津：布莱克威尔。 [14] Chen，H.和；Bhanu，B.（2007年）。使用局部曲面片在距离图像中进行三维自由形式对象识别。模式识别字母，28（10），1252–1262·doi:10.1016/j.patrec.2007.02.009 [15] Chua，C.和；Jarvis，R.（1997）。点签名：一种新的三维对象识别表示。国际计算机视觉杂志，25（1），63–85·doi:10.1023/A:1007981719186 [16] Curless，B.，&；Levoy，M.（1996）。从距离图像构建复杂模型的体积方法。第23届计算机图形与交互技术年会（第303–312页）。洛杉矶新奥尔良。 [17] Demi，M.、Paterni，M.和；Benassi，A.（2000年）。低级图像处理中的第一个绝对中心矩。计算机视觉和图像理解，80（1），57–87·Zbl 1011.68528号 ·doi:10.1006/cviu.2000.0861 [18] 弗林特、迪克、；亨格尔A.（2007）。THRIFT：局部3D结构识别。在第九届数字图像计算技术与应用会议上（第182-188页）。 [19] 弗林特、迪克、；Van den Hengel，A.（2008）。距离图像中的局部三维结构识别。IET计算机视觉，2（4），208-217·doi:10.1049/iet-cvi:20080037 [20] Frome，A.、Huber，D.、Kolluri，R.、Bülow，T.和；Malik，J.（2004）。使用区域点描述符识别距离数据中的对象。第八届欧洲计算机视觉会议（第224-237页）。捷克共和国布拉格·Zbl 1098.68766号 [21] Funkhouser，T.、Min，P.、Kazhdan，M.、Chen，J.、Halderman，A.、Dobkin，D.等人（2003年）。3D模型的搜索引擎。ACM图形交易，22（1），83–105·doi:10.1145/588272.588279 [22] Guennebaud，G.和；Gross，M.（2007）。代数点集曲面。ACM图形学报，26（3），23·doi:10.1145/1276377.1276406 [23] Guo，Y.、Bennamoun，M.、Sohel，F.、Wan，J.和；Lu，M.（2013年a）。使用旋转投影统计的三维自由形式对象识别。IEEE第14届计算机视觉应用研讨会（第1-8页）。佛罗里达州克利尔沃特·Zbl 1286.68387号 [24] Guo，Y.、Sohel，F.、Bennamoun，M.、Wan，J.和；Lu，M.（2013年b）。RoPS：基于旋转投影统计的三维刚体对象的局部特征描述符。在第一届通信、信号处理及其应用国际会议上（第1-6页）。阿联酋沙迦·Zbl 1286.68387号 [25] Guo，Y.、Wan，J.、Lu，M.和；Niu，W.（2013年c）。一种基于零件的激光雷达数据铰接目标识别方法。Optik公司。数字对象标识：http://dx.doi.org/10.1016/j.ijleo.2012.08.035 . 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