포인트 클라우드와 픽 포인트에 관한 소개
포인트 클라우드 모델을 생성하고 픽 포인트를 추가하는 방법을 알아보기 전에 포인트 클라우드 모델과 픽 포인트가 무엇이고, 매칭 프로세스에서 어떤 역할을 하는지 이해해야 합니다.
포인트 클라우드 모델
매칭 프로세스에서 포인트 클라우드 모델은 대상 물체의 모양, 구조 및 특징을 반영하는 미리 정의된 포인트 클라우드를 말합니다. 입력된 포인트 클라우드와 매칭하고, 최상의 대응 관계를 찾고, 궁극적으로 대상 물체를 식별하는 데 사용됩니다.
아래 그림에 표시된 것처럼, 포인트 클라우드 모델과 인식 대상 물체를 매칭하여 물체를 인식할 수 있습니다.
포인트 클라우드 모델은 물체의 전체 특징을 나타낼 수도 있고 일부만 나타낼 수도 있습니다. 매칭의 효율성을 보장하기 위해 포인트 클라우드는 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
-
포인트 클라우드 모델은 충분한 수의 포인트를 가져야 하며, 매칭 속도를 보장하기 위해 균등하게 분포되어야 합니다.
-
포인트 클라우드 모델은 매칭 중에 정확한 인식을 보장하기 위해 대상 물체의 대표적인 특징을 반영해야 합니다.
-
매칭의 안정성과 정확성을 보장하기 위해 포인트 클라우드 모델에는 간섭을 주는 포인트 클라우드를 포함해서는 안 됩니다.