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结合CPCA（连续主成分分析）与MND（最大法向量分布）两种姿态估计方法，提出一种综合的姿态估计算法CMIA（CPCA and MND Integrated Algorism）．研究发现CPCA与MND所适合的模型具有互补性，故将两者结合起来，根据模型的具体特征，选择合适的姿态估计算法．通过深度缓存算法对规范后的模型进行特征提取，并用PSB（Princeton Shape Benchmark）进行测试．实验结果验证了该算法的有效性．该算法的精确度较MND提高了24％，较CPCA提高了5％．可见通过选择合适