论文标题：Point Pair Features Based Object Detection and Pose Estimation Revisited
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摘要：本文基于原始点对特征对于三维目标识别与位姿估计提出了一种改进的通道，该方法采用自相似点对表示三维目标对象，然后在简化的位姿参数空间上使用高效的霍夫投票方案将该模型与三维场景匹配，将目标检测与粗到细的分割相结合，其中每个分割都要进行不相交的姿态估计，在匹配过程中，采用加权霍夫投票和位姿参数插值恢复。最后，对所有生成的假设位姿进行排序，本文认为这种组合通道同时提高了检测率和降低了复杂性，同时提高了结果姿态的准确性，由于这种增强的位姿检索，我们的验证不需要ICP，从而达到更好的速度和准确性。
一 本文方法本文建模和匹配框架遵循Drost.et al[1],贡献在于一个增强的模式表示，以及引入分割进入投票和快速假设验证。
1.1模型表示1.1.1表面特征
对于物体表面的两个点、，其点对特征可以定义为
