【摘 要】
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点云配准是计算机视觉领域的研究热点。物体的形状是描述物体的重要方式，机器视觉中想要描述物体形状上的差异需要通过特定的方法对特征进行提取形成能够描述形状的特征描述子。提出了一种基于二次误差的特征描述子，该特征描述子具有旋转不变性。通过提取点的二次误差和邻域点二次误差得到两种特征描述子。基于高斯混合模型的点云配准算法层出不穷，主要原因是概率模型在噪声和离群值方面具有更好的鲁棒性，然而该类方法对于尺度较
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点云配准是计算机视觉领域的研究热点。物体的形状是描述物体的重要方式，机器视觉中想要描述物体形状上的差异需要通过特定的方法对特征进行提取形成能够描述形状的特征描述子。提出了一种基于二次误差的特征描述子，该特征描述子具有旋转不变性。通过提取点的二次误差和邻域点二次误差得到两种特征描述子。基于高斯混合模型的点云配准算法层出不穷，主要原因是概率模型在噪声和离群值方面具有更好的鲁棒性，然而该类方法对于尺度较大的旋转表现并不好，文章将二次误差特征描述子作为高斯混合模型的局部特征优化了高斯混合模型较大旋转中的配准
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密度峰值聚类(DPC)算法对于密度分布大小不一、形状复杂的数据集不能准确选择聚类中心，同时局部引力聚类(LGC)算法参数较多且需要手动调参。针对这些问题，提出了一种基于局部引力和距离的聚类(LGDC)算法。该算法首先利用局部引力模型计算数据点的集中度(CE)，根据CE确定每个数据点与高集中度的点之间的距离δ，选取具有高CE值和高δ值的数据点作为聚类中心；然后基于簇的内部点集中度远高于边界点的集中度
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针对基于人工设计特征的方法不能提取高层次遥感图像信息以及以往利用VGGNet、ResNet等卷积神经网络(CNN)无法关注到遥感图像中显著分类特征的问题，提出了一种基于有效通道注意力(ECA)机制的遥感图像场景分类新模型——ECA-ResNeXt-8-SVM。为了建立高效模型，一方面，设计并搭建嵌入ECA模块的深度特征提取网络ECA-ResNeXt-8，通过端到端的学习使网络更关注分类特征明显的通
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