13、计算机视觉：3D 对象识别综述

计算机视觉：3D 对象识别综述

1. 引言

三维（3D）对象识别是计算机视觉应用中的基本任务之一，为所有其他图像理解操作铺平了道路。其应用需求在人工智能机器人、自动驾驶、医学图像分析和虚拟/增强现实等领域不断增加。然而，空间信息处理所需的大量信息，使得实际开发的应用受到所用算法和框架计算成本的极大限制。因此，不断有新的处理三维图像数据的方法被开发出来，以优化相关应用，同时对更好数据库的需求也催生了许多相关研究。

2. 3D 对象识别背景

2.1 3D 计算机视觉概述

3D 计算机视觉可广泛定义为实现对物体或表面进行三维测量或检查的技术。相较于 2D 计算机视觉，3D 计算机视觉在遮挡情况下，不同视角的视图可以互补物体的细节特征，从而实现出色的识别性能。

2.2 数据集创建方法

• 激光轮廓测量 ：物体穿过激光束，相机记录激光轮廓变化。适用于工厂生产线或包装线，适合传送带上的产品。
• 立体成像 ：使用两个相机记录 2D 图像，通过三角测量转换为 3D 图像。可在测量和配准过程中允许物体移动，使用随机静态照明模式可为平面和无自然边缘的物体提供纹理。
• 条纹投影 ：将条纹图案投射到整个测量表面，相机垂直记录图像。创建的点云高度分辨率比激光轮廓测量方法高两个数量级，测量面积可从 1 毫米到 1 米以上。
• 飞行时间法 ：测量光脉冲到达物体并返回的时间，每个点的测量时间因物体大小和深度而异，从而