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涵盖了从3D点云数据中进行3D特征估计的数据结构和机制。最广泛使用的特征是一个点的curvature(曲率)和normal(法向量）。通过K近邻得到这些作为局部特征。首先将空间进行分割，如利用kD-trees，最近点搜索在这些空间中进行。选择点P最近的k个点，或以P为圆心半径为R的球中的点。

一个简单的方法求法向量和曲率是对这些点特征分解（eigendecomposition），最小的特征值对应的特征向量近似于点P的法向量n,曲率可以通过特征值估计：
λ0λ0+λ1+λ2\frac{\lambda_0}{\lambda_0+\lambda_1+\lambda_2}