【摘 要】
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针对传统点云配准算法精度与尺度不能兼容的问题，本文提出了一种基于大尺度的点云精确配准方法．首先通过Kinect设备采集不同视角下目标物体的点云数据，然后通过对点云数据进行刚
【基金项目】
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国家自然科学基金“弱约束条件下的手背静脉身份识别研究”(61673021)
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针对传统点云配准算法精度与尺度不能兼容的问题，本文提出了一种基于大尺度的点云精确配准方法．首先通过Kinect设备采集不同视角下目标物体的点云数据，然后通过对点云数据进行刚体变换实现各视角下点云数据坐标系的同一化，并对待配准的点云数据组进行尺度上的大幅度逼近，最后使用迭代最近点算法实现点云数据的精确配准．实验结果表明，该方法克服了迭代最近点算法仅适用于点云数据对距离较近的限制，且对迭代最近点算法的精确性没有影响，实现了在远距离的条件下对点云数据进行精确的配准．
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