%0 Journal Article
%T Three-dimensional free-form object recognition based on contour curve and local surface patches in range images<br>深度图像中基于轮廓曲线和局部区域特征的3维物体识别
%A Wu Liting
%A Zhang Yu
%A Yang Yiping
%A Tian Yuan
%A <br>吴莉婷
%A 张宇
%A 杨一平
%A 田原
%J 中国图象图形学报
%D 2012
%I 
%X 为了提高3维物体目标识别系统的性能及降低计算复杂度,提出一种由粗到细的识别方法。该方法利用深度图像所提供的信息,分两步完成识别过程。首先基于轮廓曲线计算其特征点,并映射到原有轮廓空间,以标志点序列表征原由轮廓进行匹配,在识别初期迅速排除模型库中不相似目标和差异较大的姿态,生成目标候选列表用于精确匹配,以提高识别效率。精确匹配采用一种基于局部区域特征的识别方法,以投票的策略获取最佳结果。局部区域由SIFT算子确定位置和数量,区域特征主要由表面指数和法向量夹角组成,具有平移和旋转不变性。为了更进一步提高效率和降低存储空间,模型库的数据分为轮廓和表面信息两部分,分别以标志位序列和哈希表的形式存储。实验结果表明,该方法具有良好的实时性和识别率,对遮挡和干扰有一定的适应性。
%K 3D object recognition
%K range images
%K contour curve
%K SIFT
%K local surface patch<br>3D目标识别
%K 深度图像
%K 轮廓曲线
%K SIFT
%K 局部区域特征
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=C3C9E433FF4C68C4DE3C95CF6526B33D&yid=99E9153A83D4CB11&vid=BCA2697F357F2001&iid=0B39A22176CE99FB&sid=1A363081E1FF7014&eid=B4E8EA49DAAEB84F&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=20