Mahalanobis k-NN：用于鲁棒点云配准的统计视角
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对在源点云或目标点云中遇到任意点云密度时，学习基础点云配准中的特征匹配挑战提出了Mahalanobis k-NN方法。通过利用其捕捉局部邻域分布和曲面几何特性的能力，结合DCP和DeepUME两种方法，我们在ModelNet40和Faust数据集上的广泛基准测试显示出显著的效果提升，使得点云少样本分类任务的准确性平均提高了约20%。
本文提出了一种Mahalanobis k-NN方法，用于解决点云配准中的特征匹配挑战。该方法通过结合DCP和DeepUME两种方法，在广泛基准测试中显示出显著的效果提升，使得点云少样本分类任务的准确性平均提高了约20%。
