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ISS算法简述

2021-06-08 16:52:41  阅读:345  来源: 互联网

标签:特征值 椭球 ISS 算法 协方差 简述 方向 坐标系


ISS算法的全程是Intrinsic Shape Signatures。

ISS特征点检测的思想也甚是简单,简单来说就是主成分分析法在局部坐标系下的使用:

1.建立关键点的局部坐标系;

2.求关键点与领域点的协方差矩阵;

3.利用协方差矩阵的特征值之间关系来形容该点的特征程度。

显然这种情况下的特征值是有几何意义的,特征值的大小实际上是椭球轴的长度。椭球的的形态则是对邻近点分布状态的抽象总结。试想,如果临近点沿某个方向分布致密则该方向会作为椭球的第一主方向,稀疏的方向则是第二主方向,法线方向当然是极度稀疏(只有一层),那么则作为第三主方向。

如果某个点恰好处于角点,则第一主特征值,第二主特征值,第三主特征值大小相差不会太大。

如果点云沿着某方向致密,而垂直方向系数则有可能是边界。

总而言之,这种局部坐标系建模分析的方法是基于特征值分析的特征点提取。

标签:特征值,椭球,ISS,算法,协方差,简述,方向,坐标系
来源: https://blog.51cto.com/u_15262460/2883100

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