关于三维图像目标识别文献综述
超图神经网络及其在三维目标识别中的应用
现自主导航和避障。
自动驾驶
02
通过三维目标识别技术，自动驾驶车辆可以更准确地感知周围
车辆和行人，实现安全驾驶和避险。
虚拟现实
03
通过三维目标识别技术，虚拟现实场景可以更加真实和自然，
提高用户体验和沉浸感。
04
超图神经网络在三维目标识别 中的应用
基于超图的特征表示学习
超图神经网络用于学习三维数据的特征表示。
超图神经网络概述
超图神经网络是一种基于超图结 构进行建模和计算的神经网络模
型
它能够更好地捕捉事物之间的复 杂关系，具有更强的表达能力和
更高的计算效率
在计算机视觉、自然语言处理、 推荐系统等领域得到了广泛的应
用
超图神经网络的基本组成
超图神经网络由节点和边组成，节点 表示实体或概念，边表示它们之间的 关系
We compare our method with several state-of-the-art 3D shape classification methods, including PointNet, PointNet and DGCNN.
Results
Our method achieves the best performance among all the compared methods, with a mean per-class accuracy of 89.2%. PointNet and PointNet achieve a mean per-class accuracy of 86.9% and 88.4%, respectively. DGCNN achieves a mean per-class accuracy of 88.7%析和实验验证相结合的方法，首先对超图神经网络的基本原理和相关 技术进行深入剖析，然后构建适用于三维目标识别的超图神经网络模型，通过实验验证 其有效性和优越性。同时，针对三维数据的特性和应用场景，对超图神经网络进行优化
目标识别综述
目标识别综述
目标识别是指从深度学习算法视觉中获取图像的过程，它是人工智能的重要组成部分。
它的工作原理是在图像的结构中检测和识别物体，并将其划分到合适的类别中。
研究表明，结构扭曲和形式变换往往会极大地影响目标识别系统的准确性。
目标识别系统有很多不同类型，其中包括支持向量机（SVM）、学习向量量化（LVQ）、共生矩阵（CM）、多层感知器（MLP）等。
这些系统可以通过分析图像的像素，特征，形状和颜色，来对目标进行识别。
它们可以帮助建立分类算法，识别图像中的重要特征，检测图像中的更细致的元素，并可以追踪和识别动态图像中的物体。
将机器学习与目标识别结合起来，使人们能够构建出功能强大的系统来给图像标记、分类和检索物体。
此外，通过深度学习技术，目标识别可以实现视觉分析、运动检测和行为识别等功能，从而使目标识别算法应用得更加广泛。
总之，目标识别是一种以深度学习为基础的计算机视觉技术，它可以实现多种功能，如图像标记、图像分类和图像检索等。
它借助多种机器学习算法，对图像结构进行分析，以准确识别目标，并可以追踪和识别动态图像中的物体。
3d目标检测综述
3d目标检测综述3D目标检测是计算机视觉领域中的一个关键应用，它可以帮助计算机从3D数据中识别出物体的形状、大小、位置和方向等信息。
3D目标检测的成功实施将有助于智能机器人更好地理解周围的环境。
随着计算机视觉的发展，3D 目标检测也变得越来越重要。
3D目标检测主要用于计算机视觉系统中的自主导航、目标识别、物体追踪和物体分割等应用场景。
一般来说，3D目标检测的算法可以分为两类：基于深度学习的3D目标检测算法和基于传统计算机视觉算法的3D目标检测算法。
基于深度学习的3D目标检测算法使用深度神经网络来提取3D点云中的特征，然后使用这些特征来进行目标检测。
目前，最流行的深度学习3D目标检测算法是PointNet，它通过学习3D点云内部特征，然后使用多层感知机来实现分类和定位。
此外，还有一些深度学习3D目标检测算法，如PointNet++，VoxelNet和Frustum PointNet 等。
基于传统计算机视觉算法的3D目标检测算法通常包括三个步骤：特征提取、目标分类和定位。
首先，使用2D图像处理技术或3D图像处理技术来提取3D点云中的特征。
其次，使用分类技术来识别不同种类的物体，例如使用支持向量机或神经网络来实现物体的分类。
最后，使用定位技术来确定物体的位置和方向，例如使用RANSAC算法来实现物体的定位。
3D目标检测算法的精度和效率是影响其应用的关键因素。
目前，虽然有许多3D目标检测算法，但它们仍然存在许多问题，如模型误差、泛化能力不足、时间开销较大等。
因此，研究人员仍在积极改进现有3D目标检测算法，并开发出更加高效、准确的3D目标检测算法。
有望在未来更好地支持计算机视觉系统中的自主导航、目标识别、物体追踪和物体分割等应用场景。
总之，3D目标检测是一项重要的计算机视觉任务，它的研究和应用可以帮助计算机更好地理解周围的环境。
在未来，随着硬件技术的发展，3D目标检测算法也将发生很大的变化，从而使计算机视觉系统更加精确、快速。
3D目标检测综述：从数据集到2D和3D方法
3D⽬标检测综述：从数据集到2D和3D⽅法⽬标检测⼀直是计算机视觉领域中⼀⼤难题。
近⽇，来⾃阿尔伯塔⼤学的研究者对⽬标检测领域的近期发展进⾏了综述，涵盖常见数据格式和数据集、2D ⽬标检测⽅法和 3D ⽬标检测⽅法。
论⽂地址：https:///abs/2010.15614⽬标检测任务的⽬标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。
由于⽬标具有许多不同的外观、形状和姿态，再加上光线、遮挡和成像过程中其它因素的⼲扰，⽬标检测⼀直以来都是计算机视觉领域中⼀⼤挑战性难题。
本⽂将概述性地总结⼀些当前最佳的⽬标检测相关研究。
第 2 节将简要介绍⽬标检测任务常⽤的数据格式，同时还会给出⼀些著名的数据集。
然后会概述⼀些预处理⽅法。
第 3 节会介绍与 2D ⽬标检测相关的技术，包括传统⽅法和深度学习⽅法。
最后第 4 节会概括性地讨论 3D ⽬标检测这⼀主题。
2 数据格式2.1 数据集在计算机图形学中，深度图（Depth Map）是包含场景中⽬标表⾯与视点之间距离信息的图像或图像通道。
深度图类似于灰度图像，只不过深度图中每个像素都是传感器与⽬标之间的实际距离。
⼀般来说，RGB 图像和深度图是同时采集的，因此两者的像素之间存在⼀⼀对应关系。
RGB-D 格式的数据集包括 Pascal VOC、COCO、ImageNet 等。
雷达数据对⽬标检测问题也很有⽤。
雷达数据的收集⽅式是：先向⽬标表⾯发射声波，然后使⽤反射信息来计算⽬标的速度以及与⽬标的距离。
但是，仅靠雷达可⽆法收集到⽤于检测和分类的信息，因此不同类型数据的融合是⾮常重要的。
点云数据是三维坐标系中的⼀组向量。
这些向量通常⽤ X、Y、Z 的三维坐标表⽰，是⼀种常⽤的外表⾯形状表⽰⽅式。
不仅如此，除了由(X,Y,Z) 表⽰的⼏何位置信息之外，每个点云还可能包含 RGB 颜⾊像素、灰度值、深度和法线。
⼤多数点云数据都由 3D 扫描设备⽣成，⽐如激光雷达（2D/3D)、⽴体相机和 TOF（飞⾏时间）相机。
基于深度学习的三维目标检测算法综述
基于深度学习的三维目标检测算法综述邵昀岑（东南大学 软件学院，江苏 南京 211189）摘 要：随着自动驾驶行业的快速发展，基于深度学习的三维目标检测技术也得到了快速发展，目前自动驾驶汽车主要依赖图像与激光雷达点云进行环境感知。
基于这两种数据的三维目标检测技术可提取出物体的空间结构信息，包括物体的姿态、尺寸、运动方向、形状等，因此该技术不仅可用于自动驾驶的感知，还可用于工业机器人对物体的识别与抓取，以及仓储机器人的视觉导航等。
近年来，计算能力的提升、数据集的公开、深度学习的发展，为三维目标检测算法带来了巨大的变革。
关键词：3D目标检测；深度学习；激光雷达点云；计算机视觉；人工智能中图分类号：TP18；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）23-026-053D Object Detection Based on Deep LearningShao Yuncen(School of Software Engineering, Southeast University, Nanjing Jiangsu 211189, China) Abstract: With the rapid development of the automatic driving industry, 3D target detection technology based on deep learning has also developed rapidly. At present, self driving vehicles rely mainly on image and LIDAR point clouds for environmental perception. The three-dimensional target detection technology based on these two kinds of data can extract the spatial structure information of the object, including the attitude, size, moving direction, shape, etc. Therefore, the technology can be used not only for the perception of automatic driving, but also for the recognition and grasping of the object by the industrial robot, as well as the visual navigation of the storage robot, etc. In recent years, the improvement of computing power, the openness of data sets and the development of deep learning have brought great changes to 3D object detection algorithm.Key words: 3D Obeject Detection; deep learning; LIDAR point cloud; computer vision; artificial intelligence0 引言自动驾驶汽车依赖的传感器主要是图像摄像头与激光雷达，汽车需要依赖这两种传感器的数据来获知当前位置的环境信息，识别出前方的车辆、行人、物体等，识别的准确度会直接影响自动驾驶系统的行驶决策，这关乎着道路上的行驶安全，所以识别的准确度至关重要。
目标检测文献综述
目标检测文献综述目标检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，其应用场景主要包括自动驾驶、安防监控、农业智能等。
目标检测的目的是在图像或视频中自动识别并定位感兴趣的目标，如人、车、动物等。
目前目标检测技术主要分为两大类：基于传统图像处理方法的目标检测和基于深度学习的目标检测。
传统图像处理方法主要采用特征提取、物体检测等算法，目前已经逐渐被基于深度学习的目标检测技术所替代。
深度学习技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构进行目标检测，其中以CNN为主。
近些年，在基于深度学习的目标检测技术中，YOLO系列（YouOnly Look Once）的方法备受关注。
YOLO系列的方法具有快速、高效、较优的检测性能优点，具体包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3。
其中，YOLOv3在速度和准确度上都取得了显著的提升，引起了广泛的关注。
除了YOLO系列，还有一些其他深度学习方法也获得了不错的检测性能，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）、Faster R-CNN、RetinaNet等。
这些方法不同于YOLO系列的方法，它们采用了更为复杂的网络结构和特征提取方式，主要是从提高检测性能方面入手。
目标检测技术的应用场景越来越广泛，不仅在自动驾驶、安防监控等领域中得到了广泛应用，还在农业智能中得到了广泛探索。
例如，在农业领域，目标检测可以应用于作物病虫害的检测、农田监测等方面，为农业生产提高生产效率和生产质量提供了可靠的技术支持。
然而，目前目标检测技术还存在一些问题和挑战。
例如，对于复杂场景下的遮挡等问题，目标检测算法仍有一定误检和漏检率。
此外，对于小目标检测和深度解析等问题，目前的算法还有待进一步完善和优化。
针对目标检测技术存在的问题和挑战，需要进一步研究和优化算法，以适应各种场景下的目标检测需求。
我们相信，在研究人员不断探索和努力下，目标检测技术一定会取得更加优秀的性能和更加广泛的应用。
3d目标跟踪综述
3d目标跟踪综述全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：3D目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在追踪三维空间中的目标，并实现对目标在空间中的位置动态跟踪。
目标跟踪在现实生活中有着广泛的应用，如自动驾驶、智能监控、增强现实等领域。
随着深度学习、传感技术和计算能力的不断进步，3D目标跟踪技术也取得了长足的发展，并在各个领域展现出了巨大的潜力。
在3D目标跟踪的研究中，一个关键问题是如何从视频序列或传感器数据中提取目标的位置、姿态和运动信息。
传统的2D目标跟踪技术通常只能提取目标在图像平面上的位置信息，而3D目标跟踪则要求获取目标在空间中的三维坐标信息。
为了实现这一目标，研究者们提出了各种不同的算法和方法，包括基于几何信息的方法、基于深度学习的方法、基于传感器融合的方法等。
在基于几何信息的方法中，研究者通常会利用单目或双目摄像头、激光雷达等传感器获取目标的深度信息，并使用几何学原理推断目标的位置和运动状态。
这类方法通常需要较为复杂的计算和较高的传感器精度，但在一些场景下能够取得很好的效果。
基于深度学习的方法则通过训练神经网络模型来学习目标的特征表示，并从中推断目标的位置和运动状态。
这类方法通常能够在大数据集上取得较好的效果，并且具有较强的泛化能力。
除了上述两种方法外，还有一些基于传感器融合的方法，如结合摄像头、激光雷达、GPS等传感器的数据来实现目标跟踪。
这类方法通常能够利用不同传感器的优势，提高跟踪的准确性和稳定性。
还有一些基于滤波器的方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，用于融合传感器数据、估计目标状态和预测目标位置。
这些方法在实时性和鲁棒性方面有着较高的性能。
3D目标跟踪是一个积极发展的研究领域，涉及到多个学科领域的知识和技术，如计算机视觉、机器学习、传感技术等。
随着技术的不断进步和应用场景的扩大，我们相信3D目标跟踪技术将在未来发挥出更大的作用，并为人类社会的发展做出更大的贡献。
希望未来能够有更多的研究者参与到这一领域的研究中，共同推动3D目标跟踪技术的发展和应用。
《面向自动驾驶场景的三维目标检测算法研究与应用》范文
《面向自动驾驶场景的三维目标检测算法研究与应用》篇一一、引言自动驾驶技术作为当今人工智能领域的热门话题，已成为国内外研究的重要方向。
在自动驾驶技术中，三维目标检测是关键技术之一，其能够实现对周围环境的准确感知和识别，为自动驾驶车辆提供决策支持。
本文将针对面向自动驾驶场景的三维目标检测算法进行研究，并探讨其应用。
二、三维目标检测算法概述三维目标检测算法是利用传感器数据，如激光雷达（LiDAR）和摄像头等，对周围环境进行感知和识别，从而实现对目标物体的三维定位和分类。
该算法在自动驾驶领域中具有重要意义，可以有效地提高自动驾驶车辆的安全性、稳定性和可靠性。
目前，主流的三维目标检测算法包括基于点云的方法、基于体素的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法具有较高的准确性和鲁棒性，在自动驾驶领域得到了广泛应用。
三、面向自动驾驶场景的三维目标检测算法研究针对自动驾驶场景的特点，本文提出了一种基于深度学习的三维目标检测算法。
该算法主要分为两个阶段：特征提取和目标检测。
在特征提取阶段，我们利用深度神经网络对传感器数据进行特征提取。
针对点云数据，我们采用PointNet等网络结构进行特征提取；针对图像数据，我们采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
在特征提取过程中，我们采用跨模态融合的方式，将点云数据和图像数据进行融合，以提高目标的识别精度。
在目标检测阶段，我们采用基于区域的方法（如Faster R-CNN等）进行目标检测。
我们首先将传感器数据进行预处理和标注，然后利用神经网络对目标进行分类和定位。
为了进一步提高算法的鲁棒性，我们采用多尺度、多视角的预测方式，实现对目标的全面检测。
四、算法应用该三维目标检测算法在自动驾驶场景中具有广泛的应用价值。
首先，它可以实现对周围环境的准确感知和识别，为自动驾驶车辆提供决策支持。
其次，它可以提高自动驾驶车辆的安全性、稳定性和可靠性，减少交通事故的发生率。
此外，该算法还可以应用于无人驾驶汽车、无人配送等领域，推动智能化交通的发展。
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关于三维目标识别的文献综述 前言： 随着计算机技术和现代信息处理技术的快速发展，目标识别已经迅速发展成为一种重要的工具与手段，目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。它属于模式识别的范畴，也可以狭义的理解为图像识别。三维目标识别是以物体表面朝向的三维信息来识别完整的三维物体模型目标识别需要综合运用计算机科学、模式识别、机器视觉以及图像理解等学科知识。目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和国防等领域。 正文： 图像识别总的来说主要包括目标图像特征提取和分类两个方面。但是一般情况下，图像受各种因素影响，与真实物体有较大的差别，这样，就需要经过预处理、图像分割、特征提取、分析、匹配识别等一系列过程才能完成整个识别过程。 目前，最主流的三种三维物体识别研究思路是： 1)基于模型或几何的方法； 2)基于外观或视图的方法； 3)基于局部特征匹配的方法； 一、基于模型或几何的方法： 这种方法所识别的目标是已知的，原理就是利用传感器获得真实目标的三维信息并对信息进行分析处理，得到一种表面、边界及连接关系的描述，这里，三维物体识别中有两类最经常使用的传感器：灰度传感器和深度传感器，前者获取图像的每个像素点对应于一个亮度测量，而后者对应于从传感器到可视物体表面的距离；另一方面，利用CAD建立目标的几何模型，对模型的表面、边界及连接关系进行完整的描述。然后把这两种描述加以匹配就可以来识别三维物体。其流程如下图所示：
传感器数据获取过程，就是从现实生活中的真实物体中产生待识别的模型。分析/建模过程，是对传感器数据进行处理，从中提取与目标有关的独立应用特征。模型库的建立一般式在识别过程之前，即首先根据物体的某些特定特征建立一些关系以及将这些信息汇总成一个库。在模型匹配过程，系统通过从图像中抽取出的物体关系属性图，把物体描述与模型描述通过某种匹配算法进行比较、分析，最终得到与物体最相似的一种描述，从而确定物体的类型和空间位置。 基于模型的三维物体识别，需要着重解决以下4个问题： 1)模型产生：主要有CAD设计法（用以产生模型库）和传感器产生法（用以产生目标）； 2)目标描述：有基于不变性特征法、表面模型法等； 3)模型描述：一般和目标描述方法相似； 4)模型匹配：可用距离法、最小二乘匹配法及树匹配等。 基于模型的方法进行三维物体识别，优点是比较直观和易于理解，但是一般使用的算法的运算量都较大，并且需要人工借助CAD等软件产生模型。另外，对复杂物体建立三维几何模型的难度和工作量比较大，在应用中还非常不方便，因此怎样在这个基础上加以改善是一个值得探讨的问题。 二、基于视图的方法 二维图像一般情况下通过普通相机就可以获取，在一幅二维图像中，三维物体的外观取决于形状、反射特性、姿态和环境亮度等。基于外观或基于视图的三维物体识别算法研究，近来成为人们的研究热点。即使最简单的物体，其不同视点的二维视图差异往往会很大，而生物视觉系统对此表现出非常稳健的识别能力，它们的识别过程趋向于选择物体的二维视图，而不是物体的三维描述。基于视图的方法通过视觉相似性来识别物体，识别系统设计相对简单，无需显式地计算物体三维模型。该方法一般分为两个步骤：首先，通过不同光照条件和三维物体在二维图像中呈现出的不同姿态，来自动地学习物体的表示或训练系统；然后，在一幅未知的二维图像中判断是否存在目标物。该方法一个主要的限制条件是，我们感兴趣的对象必须与背景能够较好的区分开来，因此对物体间的重叠较为敏感，且需要较好的图像分割。但当物体的几何建模很困难或根本不可能得到时，则可利用基于视图的方法来识别三维物体。该方法的关键点和难点，是在于如何准确有效地用多个视角图像来描述一个物体。基于视图的三维物体识别算法流程，如下图所示：
三、基于局部特征匹配的方法 理论上要求识别系统具有通用性、稳健性且学习简单。传统的图像描述方法采用的是全局特征，旨在将目标作为一个整体，从大量包含目标的图片集中学习并抽取全局特征，如面积、周长、不变矩等，并采用统计分类技术进行目标分类。这种识别方法有以下缺陷：（1）对于结构复杂的图像，识别效果受到图像分割精度的制约；（2）需要学习大量的数据以及较长的训练时间；（3）由于没有捕捉到图像中的局部信息，当目标的形状发生较大变化时，比如目标被局部挡住，就会导致全局特征的突然变化，对于目标识别是非常不利的。前面提到的基于模型的方法和基于视图的方法，在这些方面有所缺陷。最近，基于局部区域特征匹配的算法，在物体识别领域里取得了相当好的效果。局部特征目前还没有一个统一的定义，它的提出主要是相对全局特征而言，用局部特征对图像进行描述时可以得到图像中物体的局部信息。在复杂背景下，噪声干扰较大、局部遮挡、目标姿态发生变化的情况下，利用局部信息进行目标识别是非常有效的。如同基于视图的方法，该方法从物体的图像中学习并构造物体的模型，同时提取局部图像块的特征用于匹配。该方法通过对视角改变而局部不变的过程，来检测得到视图中三维物体的局部区域，然后通过从局部测量计算得到的不变量描述的区域集合来表示物体。局部特征可以从几何角度粗略的分为点、线、面3种类型： 1、基于点特征的目标识别技术： 角点是图像的一个重要的局部特征，它具有旋转不变性，几乎不受光照条件的影响。角点可以是图像中具有周围灰度变化剧烈特征的点，也可以是图像边界上具有曲率足够高的点，还可以是图像中具有最大偏转角和偏差的点、灰度梯度方向变化较大的地方等。角点在图像匹配中有广泛应用。常见的特征描述方法是：将形心到相邻两角点的直线所成的夹角作为识别的特征，这组特征对于比例、平移和旋转都是不变的。但是由于角点的检测容易出现漏检和虚假角点等，在利用角点作为不变量对目标进行识别时，可以考虑与其他特征结合起来进行识别。 2、基于线特征的目标识别技术 提取图像中的特征线如直线、曲线、各种轮廓线等，可以使图像的表述更简洁，而曲线可以用直线加以近似，进而形成封闭的轮廓。常用的直线提取方法有Hough变换、启发式连接算法、层次记号编组法和相位编组法等。Hough变换提取直线准确且稳定，抗噪声能力强，不会产生直线断裂等情况，但是计算量很大且由于不考虑各点之间的距离信息，因此，容易将不属于直线上的点也连接到该直线上，即容易 出现过连接现象。启发式连接算法提取直线克服了Hough 变换的缺陷，但对边缘检测结果敏感，容易产生直线断裂的情况。层次记号编组法提取直线速度快，能连接短直线，然而存在参数难以选择、分辨率低的问题。而相位编组法采用了另一种思路，相位编组法是根据各像素点的梯度相位进行分组，相邻的梯度方向相同的点形成边缘支持区域，再从每个区域提取直线段。这种方法在提取低对比度直线时效果很好，但是抗噪能力较差，提取的直线往往存在断裂。下面有一种基于直线特征目标识别算法： 首先，创建一个图像中的线条的近邻搜索结构； 使用范围搜索，识别出在每个模型和图像中的每个角落； 对于每个模型做这样的处理： H=ø 初始化假设列表为空；
对每个模型线和图像线组成的线对（l,l1），令：C=线对（l,l1）以及邻近角落产生的状态假设； H=H∪C； 对C中的相邻的模型及图像的相似性进行比较； 结束； P=将H按邻域内的相似性进行分类得出的结果； 对每一个P（i）（i=1,2，…n）,和已知模型的特征加以比较； 如果发现足够的相似线对，那么一个图像就能够被识别出来； 结束。 3、 基于面特征的目标识别技术 面特征从严格意义上已不属于传统的几何形状特征了，一般称为局部纹理特征或者局部外观特征。这类特征不受图像分割精度的影响。局部外观特征是通过对兴趣区域进行计算得到的，这就是说首先要提取兴趣区域，然后选择合适的区域描绘子进行描述。一般区域检测算子得到的兴趣区域是椭圆区域，它们在仿射像变换中具有不变性。常用的兴趣区域有Harris-Laplace 区域、DoG 区域、Hessian-Laplace 区域、凸显区域、极大稳定极值区域等。 基于局部特征匹配的目标识别方法的优点是，因为视角改变引起的物体外观的形变，全局看来尽管非常复杂，但在局部的尺度上可通过简单的变化来估计；同时因为无需所有的局部特征得到匹配，这种方法在物体有重叠和复杂背景情况下都有较好的稳健性。因为建立了区域间的相似性，物体识别也做到了局部化。在基于局部特征匹配这一大类方法中，各种算法的区别在于，局部图像区域的选择和基于这些区域的特征计算。 结论： 三维目标识别是一门比较新的科学，它可以从已经比较成熟的二维图像识别中过渡一些基本处理方法，但是三维图像以及物体所涵盖的信息量远远大于二维图像，因此，对于三维目标识别的研究陆续的出现了各种各样的方法。总的来说，三维目标识别是一个比较复杂的但是值得研究的课题。对生活等许多领域将会产生很大影响。 参考文献： 1、 徐胜.彭启琮.三维物体识别研究[期刊论文]-计算机工程与应用2008(31) 2、 陶曼.深度图像的分割与压缩[学位论文]硕士2006 3、 曹健.基于局部特征的目标识别方法[学位论文]博士2009 4、 林应强.基于模型的三维物体识别[学位论文]硕士1997 5、 樊亚军.利用神经网络实现三维飞机目标识别[学位论文]硕士2005 6、 胡薇.基于特征空间的3D目标识别方法研究[学位论文]硕士2004 7、 三维目标识别原理及关键技术[学位论文]硕士2001 8、 基于不变矩和SVM分类的三维目标识别方法[学位论文]硕士2011 9、 基于多视点不变量的三维物体识别[学位论文]硕士2000 10、 David P, de Menthon D. Object Recognition in High Clutter ImagesUsing Line Features[C]//Proceedings of ICCV’05. Beijing, China:[s. n.], 2005: 1581-1588.