Mahalanobis k-NN：用于鲁棒点云配准的统计视角

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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%。

DCP DeepUME Mahalanobis k-NN 云点云配准特征匹配统计

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