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#290
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
点群位置合わせ手法SC2-PCRの提案．点群ペア間の対応点の一致度ではなく対応全体について一致度を考えるため，RANSACのようなサンプリングなしで外れた対応を取り除くことができロバストな位置合わせを行うことができる．学習ベースではないため様々な特徴量と組み合わせることができ，マッチングとしてはバイアスなく様々なシーンに適用可能．
新規性
位置合わせする点群中の対応同士が一致した剛体変換を示しているかを考えカウントすることで外れ対応を取り除くことでロバストな対応推定を行う．さらに二段階の対応のサンプリングでノイズとなっている対応を除外し，重み付きSVDで変換を推定する．最後に得られている仮説から信頼度の高いものを選択する．
結果
3DMatchとKITTIについて特徴量FPFHとFCGFで検証，また3DLoMatchについて特徴量FCGFとPredatorで検証．既存手法と比較して高速で精度の良い対応推定を実現した．
その他（なぜ通ったか？等）
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