论文标题：Decoupled deep hough voting for point cloud registration

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Mingzhi YUAN, Kexue FU, Zhihao LI, Manning WANG

发表时间：15 Apr 2024

DOI：10.1007/s11704-023-2471-8

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鲁棒模型拟合旨在使用包含大量离群点的潜在对应关系估计刚体变换，在点云配准领域具有重要的意义。目前，基于深度霍夫投票的方法取得了出色的表现，但在旋转平移空间上联合投票仍具有较高的复杂度。复旦大学王满宁教授团队撰写了研究论文：用于点云配准的解耦合的深度霍夫投票。

文章信息

标 题：

Decoupled deep hough voting for point cloud registration

引用格式：

Mingzhi YUAN, Kexue FU, Zhihao LI, Manning WANG. Decoupled deep hough voting for point cloud registration. Front. Comput. Sci., 2024, 18(2): 182703

阅读原文：

文章概述

文章旨在提出一种基于深度霍夫投票的解耦合多模型拟合架构，该架构将旋转与平移估计分开并顺序估计，相较于联合估计具有出色的性能。

技术步骤

将刚体变换参数空间解耦为旋转空间与平移空间。先使用深度霍夫投票对旋转进行单独估计，再基于旋转估计的结果对平移进行快速的一次性估计。最终，输出鲁棒的刚体变换估计。

实验结果

大量实验结果表明，通过解耦合可以进一步提升基于深度霍夫投票的方法的性能（DHVR），并且性能超过了众多当前主流的方法。

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