三维耳廓点云的D2统计分布形状识别

摘要 提出三维耳廓点云形状特征的D2统计分布曲线构造方法，进而实现了三维耳廓点云的识别.首先在三维耳廓点云模型上随机选取若干对点，计算随机点对之间的欧氏距离，并使用最小二乘法拟合点对之间离散的距离直方图，得到描述耳廓三维点云形状分布的统计特征曲线；然后以任意两个耳廓形状特征曲线之间的Minkowski距离作为两者之间的相似测度，比较相似测度最终实现基于统计形状特征的三维耳廓点云识别.相关实验结果显示，本文算法对于旋转、平移等基本几何变换，以及多种噪声干扰具有较高的健壮性，与其他同类算法相比，本文算法具有较高的识别精度和计算效率