في هذه الورقة، نقترح إطارًا جديدًا يعتمد على وصفات محلية يُسمى "كُلُّ ما تحتاجه هو فرضية واحدة فقط" (YOHO) لتسجيل سحابتين نقطيتين غير مُحاذيتين. على عكس معظم الوصفات المحلية الحالية التي تعتمد على إطار مرجعي محلي هش للحصول على التحديد من حيث الدوران، فإن الوصفة المقترحة تحقق التحديد من حيث الدوران من خلال التقنيات الحديثة لتعلم الميزات المتماثلة بالنسبة لمجموعة، مما يمنحها مرونة أكبر تجاه كثافة النقاط والضوضاء. وفي الوقت نفسه، تمتلك الوصفة في YOHO أيضًا جزءًا متماثلًا بالنسبة للدوران، ما يمكّننا من تقدير التسجيل من خلال فرضية تطابق واحدة فقط. تُقلل هذه الخاصية من مساحة البحث عن التحويلات الممكنة، وبالتالي تُحسّن بشكل كبير دقة وفعالية YOHO. تُظهر التجارب الواسعة أن YOHO تحقق أداءً متفوقًا مع عدد أقل بكثير من تكرارات RANSAC على أربع مجموعات بيانات شائعة الاستخدام: مجموعات بيانات 3DMatch/3DLoMatch، وبيانات ETH، وبيانات WHU-TLS. لمزيد من التفاصيل، يُرجى مراجعة صفحة المشروع الخاصة بنا: https://hpwang-whu.github.io/YOHO/.