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针对现有算法存在局部信息提取不充分、区域信息合并有限的问题,提出了一种分层捕获局部几何特征的点云分类算法,对点云进行下采样,构建局部区域,对局部区域中的点与点之间的特征距离进行建模,获得几何信息,并利用层级结构对特征进行有效归纳,预测点云模型所属类别。理论分析和实验结果表明,与已有的点云分类算法相比,所提算法能够更充分地提取局部信息,在提高点云模型分类准确率的同时实现复杂度和准确率的平衡。