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基于深度学习的点云配准的综合调查与分类
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种能处理未知比例尺和极端异常值比例的点云配准鲁棒方法PCR-99，使用确定性3点采样方法和两个新机制，显著提高了速度。评估结果表明，该方法在高达98%的异常值比例下，与现有技术相比能取得可比较的性能。在99%的异常值比例下，该方法表现优于现有技术，尤其是对于未知比例尺问题，在鲁棒性和速度方面表现出明显的优越性。
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关键要点
- 提出了一种处理未知比例尺和极端异常值比例的点云配准鲁棒方法PCR-99。
- 该方法使用确定性3点采样方法和两个新机制，显著提高了速度。
- 第一个机制是基于两两比例一致性的样本改进排序，优先考虑更可能为内点的点对应关系。
- 第二个机制是基于三元比例一致性的高效异常值剔除方案，预筛坏样本并减少待测试假设数量。
- 评估结果表明，该方法在高达98%的异常值比例下，与现有技术相比能取得可比较的性能。
- 在99%的异常值比例下，该方法表现优于现有技术，尤其是在未知比例尺问题上。
- 该方法在鲁棒性和速度方面表现出明显的优越性。
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