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论文标题：Scale-Hierarchical 3D Object Recognition in Cluttered Scenes
作者：Prabin Bariya，Ko Nishino
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摘要：三维目标识别在遮挡和杂乱场景中的是一项艰巨的任务。在本文中，引入一种利用几何尺度的可变性的方法来解决这一任务，其关键在于利用局部几何结构的尺度变化所提供的丰富判别信息来约束模型与场景点之间潜在对应的大量搜索空间，尤其是可以利用几何尺度的变异性来计算每个内在几何尺度的形式特征，还有由内在几何尺度集合后诱导的层次结构和局部尺度相关的三维形状描述符的辨别力，该方法以一种由粗到细的分层方式来利用增加的信息，从而有效地筛选所有潜在通信的空间。本文在大量的真实场景上实验评估了该方法的准确性与不同数量的部分遮挡，识别率较先进方法高，此外ÿ
