【摘 要】
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不管在三维人脸识别中或点云配准中,ICP(迭代最近点)算法都是当前使用最多的一种匹配算法。然而对于大数据集,ICP的时间效率很低,这限制了其在各方面的使用。本文提出了一种
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不管在三维人脸识别中或点云配准中,ICP(迭代最近点)算法都是当前使用最多的一种匹配算法。然而对于大数据集,ICP的时间效率很低,这限制了其在各方面的使用。本文提出了一种新的ICP算法,因为它基于Delaunay剖分,我们称它为Delaunay-ICP。所有的实验是在P42.0,1G内存,操作系统为Windows XP的PC机上完成,结果表明,Delaunay-ICP的时间效率比ICP优秀。
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