Benötigen Sie einen umfassenden Überblick über die 3D-Objekterkennung? Diese Arbeit bietet eine präzise Definition des 3D-Objekterkennungsproblems, erörtert grundlegende Konzepte und gibt einen Überblick über die relevante Literatur. Angesichts der häufigen Verwendung von Tiefenbildern (oder Tiefenkarten) anstelle von Intensitätsbildern werden auch Techniken zur Gewinnung, Verarbeitung und Charakterisierung von Tiefendaten untersucht. Die Diskussion umfasst Methoden zur Erfassung von Tiefendaten, einschließlich Laserscannern und Streifenprojektionstechniken. Anschließend werden Algorithmen zur Verarbeitung dieser Daten untersucht, wie z. B. Segmentierung, Merkmalsextraktion und Oberflächenrepräsentation. Es werden verschiedene Ansätze zur 3D-Objekterkennung untersucht, darunter modellbasierte Erkennung, merkmalsbasierte Erkennung und erscheinungsbildbasierte Erkennung. Diese Übersicht bietet eine wertvolle Ressource für Forscher und Praktiker in den Bereichen Computer Vision, Robotik und verwandten Gebieten. Durch einen umfassenden Überblick über die Techniken und Herausforderungen der 3D-Objekterkennung erleichtert sie die weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich und ermöglicht robustere und effizientere Systeme zur Erkennung von Objekten im dreidimensionalen Raum.
Diese in ACM Computing Surveys veröffentlichte Arbeit dient als umfassender Überblick über die 3D-Objekterkennung und steht im Einklang mit dem Fokus der Zeitschrift auf der Untersuchung wichtiger Themen im Bereich Computing. Die klare Definition des Problems, die Diskussion grundlegender Konzepte und die gründliche Durchsicht der Literatur machen die Arbeit zu einer wertvollen Ressource für Informatiker und Ingenieure. Diese Übersicht verbessert das Verständnis und leitet die weitere Forschung in den Bereichen Computer Vision und verwandten Gebieten.