基于RDF分类器的滑动增长分类:

  • 定义并计算了一些点云特征,训练了一个分类器(Randomized Decision Forest Classifier).
  • Over Segment 场景:将整个场景分为一些patch。每个patch 是一些邻近的,发现平滑,距离不超过阈值的点。图中左一,每种颜色的点构成一个patch。
  • 计算邻接图G,图的节点是patch们;边的定义是如果两个patch的距离小于定值,就有边。图中左一。
  • 先随机选m个三patch组(patch triplets) . 每个triplets也称为一个object seed Ol. 如果这个triplets里所有patch的点,分类概率很大,就保留(左二);很小就丢弃。
  • 选择一个seed,找他的所有邻接patch,找到其分类概率最高的。并到现在的seed里面。如中间的图加入了三个椅子腿儿,右二加入了右边的椅子扶手。
  • 重复上一步,直到所有邻接patch都会降低分类概率。如右一,如果加入桌子边儿,会降低分类置信率。加入任何一个别的patch也是一样。

template based 表面重建:

  • 定义了一些多边形网格作为模板,定义了模板中可变性的部分。
  • 把分割并分类好的物体点云和模板对齐,局部变形,结构保持优化,计算点云和模板的距离。
  • 如果有被认为是outlier的,说明分类错误,重新分类。

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