point-set registration | BriefGPT

关键词point-set registration

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利用非凸性最大化点集配准的稳健性
研究点集注册问题中的异常值如何影响两个点云之间的最优旋转问题，比较了基于非凸优化和凸松弛的方法，实验发现，特殊正交群上直接最小化最小不平方偏差能够更好地处理异常值和恢复旋转。
PDF4 years ago
Go-ICP: 三维点云配准的全局最优解
本文提出了一种被称为 Go-ICP 的全局最优算法，它基于分支定界结构搜索整个 3D 运动空间 SE (3)，并且集成了局部 ICP 以提高速度，保证全局最优性，可以用于解决初始位置不佳及需要最优解决的场景。
PDF8 years ago
GOGMA: 全局最优高斯混合对齐
该论文提出了解决点集配准问题的一种新方法，名为 GOGMA，它利用 SE（3）空间的几何特征，采用分支限界的方法来搜索 3D 刚性运动的空间，从而保证全局最优解，同时还能加速收敛，而且经过实验证明该方法比现有的全局最优解方法具有更强的鲁棒性
PDF8 years ago
鲁棒的点集配准和合并的自适应数据表示
该论文提出了一个刚性点集配准和合并的框架，使用鲁棒的连续数据表示，其中点集表示是通过训练具有高斯径向基函数内核的单类支持向量机来构造的，并随后使用高斯混合模型逼近输出函数。它使用该表示的稀疏参数化和噪声、异常值和遮挡的鲁棒性进行有效的配准算
PDF9 years ago