Lepard: تعلم مطابقة جزئية السحابة النقطية في المشاهد الصلبة والقابلة للتشويه

نقدم تقنية Lepard، وهي طريقة تعتمد على التعلم لتطابق السحابات النقطية الجزئية في المشاهد الصلبة والقابلة للتشوه. الخصائص الرئيسية لهذه التقنية تتمثل في الأساليب التالية التي تستفيد من المعرفة المكانية ثلاثية الأبعاد لتطابق السحابات النقطية:1) هندسة معمارية تقوم بفصل تمثيل السحابة النقطية إلى فضاء الميزات وفضاء الموضع ثلاثي الأبعاد.2) طريقة ترميز الموضع التي تكشف بشكل صريح عن المعلومات المتعلقة بالمسافة النسبية ثلاثية الأبعاد من خلال حاصل الضرب القياسي للمتجهات.3) تقنية إعادة وضع تعديل المسافات النسبية بين السحابات النقطية.دراسات الاستبعاد تثبت فعالية هذه التقنيات. في الحالات الصلبة، يحقق Lepard عند الجمع بينه وبين RANSAC وICP نسبة استرجاع تسجيل متقدمة تبلغ 93.9٪ / 71.3٪ على مجموعتي بيانات 3DMatch / 3DLoMatch. وفي الحالات القابلة للتشوه، يحقق Lepard نسبة استرجاع تطابق أعلى بمقدار +27.1٪ / +34.8٪ من الأعمال السابقة على معيارنا الجديد 4DMatch / 4DLoMatch (المرجع).