3D濾波、噪聲過濾和表面平滑

3D信號處理——深度圖平滑濾波

3D信號處理——深度圖的雙邊濾波

3D信號處理——表面平滑（三角網(wǎng)格表述的曲面）

3D信號處理——表面平滑

3D信號處理——離群點過濾

幾何測量與建模

幾何測量——表面法向量估計

幾何測量——平面提取

3D重建——從離散點云得到光滑曲面

3D重建——ICP點云配準(zhǔn)

3D重建——SDF表面重建

應(yīng)用例子：從稀疏的點云中，構(gòu)造出可以3D打印的模型

3D物體分割、識別與測量

應(yīng)用算法流程——3D物體分割、識別與測量

應(yīng)用算法流程——靜態(tài)手勢識別

應(yīng)用算法流程——人體動作識別

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3D識別——兩個路線方向

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3D識別——深度圖作為2D灰度圖使用

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3D識別——多視角深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3D識別——體像素3D卷積

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的3D識別——點云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖卷積與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

? 3D傳感器

不同技術(shù)的特點比較和典型應(yīng)用

? 3D數(shù)據(jù)表示方法

多種3D數(shù)據(jù)的表示方法以及相互轉(zhuǎn)換算法

? 3D數(shù)據(jù)處理

分析實際的3D傳感器數(shù)據(jù)特性，并介紹不同的處理算法

? 3D幾何測量與建模

從3D數(shù)據(jù)中提取幾何參數(shù)，用于物體測量和分析

? 3D物體分割與識別

靜態(tài)物體的特征提取和統(tǒng)計分析，利用特征數(shù)據(jù)實現(xiàn)3D對象的識別和分割

? 3D活體檢測與動作識別

生物特征提取和識別應(yīng)用

? 高級算法和數(shù)據(jù)處理

基于3D數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)算法以及更復(fù)雜的底層數(shù)據(jù)處理算法介紹

3D測量

? 將提供的深度圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成3D點云，識別其中的立方體并測量尺寸信息。所處理的數(shù)據(jù)包括靜態(tài)幾何體測量和運動物體測量。需要通過使用學(xué)到的3D數(shù)據(jù)處理算法解決實際數(shù)據(jù)中的噪聲、圖像畸變等問題

幾何體識別

? 從提供的深度圖數(shù)據(jù)識別特定視角或者不同視角下的不同類型的幾何體，并實現(xiàn)3D點云分割

基于深度圖數(shù)據(jù)的手勢識別

? 使用提供的深度圖數(shù)據(jù)，通過3D特征提取，實現(xiàn)手勢識別算法，識別出指定的靜態(tài)和動態(tài)手勢

? 了解ToF深度相機、結(jié)構(gòu)光深度相機、RGB雙目等多種3D傳感器原理

? 掌握深度圖、點云、體像素、kd樹、三角剖分等不同3D數(shù)據(jù)的表示方法和數(shù)據(jù)構(gòu)建算法

? 掌握3D數(shù)據(jù)處理算法，包括坐標(biāo)變換、濾波和過濾、檢索匹配

? 掌握常用的3D數(shù)據(jù)的參數(shù)計算和體征提取算法，包括平面、直線、曲線、曲面、立方體等3D物體尺寸和位姿參數(shù)估計

? 了解3D物體識別、場景分割算法，人體動作識別算法，包括基于統(tǒng)計參數(shù)的識別算法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析算法。

來源：馬少爺

原文標(biāo)題：3D感知技術(shù)及實踐

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