Correspondence matching in unorganized 3D point clouds using Convolutional Neural Networks
10.1016/j.imavis.2019.02.013
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/132169
Tipus de documentArticle
Data publicació2019-03-08
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This document presents a novel method based in Convolutional Neural Networks (CNN) to obtain correspondence matchings between sets of keypoints of several unorganized 3D point cloud captures, independently of the sensor used. The proposed technique extends a state-of-the-art method for correspondence matching in standard 2D images to sets of unorganized 3D point clouds. The strategy consists in projecting the 3D neighborhood of the keypoint onto an RGBD patch, and the classi cation of patch pairs using CNNs. The objective evaluation of the proposed 3D point matching based in CNNs outperforms existing 3D feature descriptors, especially when intensity or color data is available.
CitacióPujol, A.; Casas, J.; Ruiz-Hidalgo, J. Correspondence matching in unorganized 3D point clouds using Convolutional Neural Networks. "Image and vision computing", 8 Març 2019, vol. 83-84, núm. March–April 2019, p. 51-60.
ISSN0262-8856
Versió de l'editorhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0262885619300228
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
2019_IVC.pdf | main article | 3,947Mb | Visualitza/Obre | |
aPujol-Miro19.pdf | 3,947Mb | Visualitza/Obre |