【摘 要】
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视觉上的显著性是由场景的区域来定义的,这些区域从周围的区域中脱颖而出,能够立即吸引人们的注意,使生物能够将有限的知觉和认知资源集中在最相关的可用感官数据子集上,从而促进学习和生存。相对于传统的三维扫描技术和体素化方法而言,点云是由许多3D数据采集设备的原始输出组成,是计算机视觉应用的重要3D数据表示。在实际应用中,如在三维点云对象的分类或分割之前,通常需要对它进行预处理,本文首先对同一点云模型进行
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视觉上的显著性是由场景的区域来定义的,这些区域从周围的区域中脱颖而出,能够立即吸引人们的注意,使生物能够将有限的知觉和认知资源集中在最相关的可用感官数据子集上,从而促进学习和生存。相对于传统的三维扫描技术和体素化方法而言,点云是由许多3D数据采集设备的原始输出组成,是计算机视觉应用的重要3D数据表示。在实际应用中,如在三维点云对象的分类或分割之前,通常需要对它进行预处理,本文首先对同一点云模型进行三种下采样方法后分别可视化,得出人的主观评价,接着设计了一种基于点云模型的信噪比计算方法计算出机器的客观评价,将人的主观评价和机器的客观评价进行对比说明了评价标准的可行性。经过法线空间采样预处理之后,对点云模型进行基于曲率、点特征直方图（Point Feature Histogram,PFH）和显著性图这三种方法的显著性计算。比较发现使用修改的快速点特征直方图（Fast Point Feature Histogram,FPFH）定义之后,再分别计算高水平清晰度和低水平清晰度,将三个部分整合到最终的显著性图当中得出关于点的显著性定义效果最好。为了验证通过点的显著性定义计算出来的高分点,是否为机器所识别成的物体重要部分,我们在基于PointNet的学习网络上,将迭代丢弃高分点的算法,与随机点丢弃和关键子集点丢弃算法进行对比。结论显示,在基于随机点丢弃算法和关键子集点丢弃算法的处理下,PointNet的整体精度分别保持在94%～95%和降低到80%左右,而基于迭代丢弃高分点的算法处理下,PointNet的整体精度降低到了49.5%,说明了丢弃的点是对识别物体起到关键作用的点,所以才使识别精度大大降低。进一步验证了通过我们的方法得出的显著性点对物体的显著性识别效果起到了关键作用。
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