基于信息论的KL-Reg点云配准算法
Information Theory Based KL-Reg Point Cloud Registration作者机构：重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065
出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)
年 卷 期：2015年第37卷第6期
页 面：1520-1524页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金青年科学基金(61100113) 国家教育部留学归国基金教外司留940号 重庆市首批青年骨干教师项目(渝教人(2011)31号) 重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2013jcyjA40062) 重庆邮电大学学科引进人才基金(A2010-12) 重庆市研究生科研创新项目(CYS14142)资助课题
摘 要：针对含有高噪声、体外点及不完整点云数据的配准失效问题,该文提出以信息论为理论基础,相对熵度量点云相似度的KL-Reg算法。该算法不需要显式地建立对应关系,首先将点云数据建模为高斯混合模型,然后用相对熵度量高斯混合模型间的分布距离,最后通过最小化分布距离计算模型变换。实验结果表明所提的KL-Reg算法配准精度高、稳定性强。
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