基于改进的点对特征的6D位姿估计

论文题目：6D Pose Estimation using an Improved Method based on Point Pair Features

作者：Joel Vidal, Chyi-Yeu Lin

译者：仲夏夜之星

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摘要：点对特征是基于模型的6D位姿估计方法中最成功的一种，作为传统的局部和全局管道的一种高效、综合和折衷的替代方法。在过去的几年里，已经提出了几种不同的算法。Hinterstoisser等人提出的解决方案是一个主要贡献。在2017年ICCV第三届关于恢复6D物体姿态的国际研讨会上，本研究提出了一种适用于SIXD挑战数据集的PPF方法的变体，所有数据集的平均召回率为0.77，而对hinterstoisser、tless、tudlight、rutgers、tejani和doumanoglou数据集的总体召回率分别为0.82、0.67、0.85、0.37、0.97和0.96。

一 引言

三维目标识别，特别是6D位姿估计问题是目标处理中的关键步骤。在过去的几十年里，3D数据和基于特征的方法已经在基于模型的方法获得广泛的声誉。一般来说，基于模型的方法分为两大类:全局方法和局部方法。全局方法使用一个全局描述描述整个对象