11、能否将OpenPose用作3D扫描的3D配准方法

能否将OpenPose用作3D扫描的3D配准方法

1. 3D配准概述

3D配准通常分为两个步骤：粗对齐和精对齐。粗对齐的目标是大致对齐两个点云，为后续的精对齐做准备，因为如果点云没有初始对齐，精对齐方法很可能会失败。精对齐常用的方法是迭代最近点（ICP）算法，它有许多变体，并且在开源软件包中有实现。

2. 深度学习方法

2.1 深度学习3D重建

与传统计算机视觉方法并行，3D重建和3D配准在机器学习框架下也得到了广泛研究。特别是在过去十年中，高效的机器学习（深度学习）训练平台（如GPU卡、云服务）和大量数据库的广泛应用，推动了深度学习在3D领域的发展。除了标准的2D视觉任务，深度学习还扩展到了3D领域，如3D形状分析。

在处理3D对象时，一个关键问题是学习对象原始点云的良好（向量）表示，以便从学习到的表示中重建原始点云，并且该表示应能从2D图像中预测。然而，学习从2D图像到3D世界的映射非常具有挑战性，通常只能提供稀疏且近似的3D表示。传统上，处理3D数据时，训练可能只在点云的简化版本（如体素网格）上进行。另外，3D数据也可以在图和流形上表示，但这通常比直接处理点云更复杂。PointNet是允许在无序数据集（即整个点云）上进行深度学习的先驱工作，它在3D对象部分分割和3D分类方面取得了不错的效果。

2.2 深度学习3D配准

学习用于3D配准任务的点云表示更加困难。PointNetLK试图将PointNet扩展到3D配准，Deep Closest Point是另一种用于3D配准的深度学习变体。但这两种方法都在基本无噪声的3D数据（Modelnet）上进行训练和测试，并且点云通常是完全重叠的，