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Robust point-cloud registration based on the maximum-likelihood method

机译:基于最大似然法的鲁棒点云配准

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摘要

This paper proposes a robust iterative algorithm intended for registering three-dimensional point clouds. The data to be equalized are regarded as an implementation of random quantities whose distributions are modeled by means of Gaussian mixtures. Various strategies for processing outliers in the data are considered. (C) 2017 Optical Society of America.
机译:本文提出了一种用于三维点云配准的鲁棒迭代算法。要均衡的数据被视为随机量的实现,其分布通过高斯混合建模。考虑了处理数据中异常值的各种策略。(C) 2017 年美国光学学会。

著录项

  • 来源
    《Journal of optical technology》 |2016年第7期|391-396|共6页
  • 作者

    Korenkov A.;

  • 作者单位

    Cent Sci Res & Expt Design Inst Robot Engn & Tech, St Petersburg, Russia;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 英语
  • 中图分类 光学;
  • 关键词

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