Анализ прокрустов с неравным количеством точек

Анализ прокрустов можно рассматривать как окончательную часть «регистрации набора точек», поскольку вы предполагаете, что уже знаете соответствия и что их выровнять с помощью жесткого преобразования:

https: // en .m.wikipedia.org / wiki / Point_set_registration

Однако, если ваши соответствия неизвестны (или шумны), как в случае двух 3D-отсканированных фигур, вам необходимо выполнить полную регистрацию, используя например, ICP (итеративные ближайшие точки)

https://en.m.wikipedia.org/wiki/Iterative_closest_point

Существуют более сложные алгоритмы, такие как Что ж. Учтите, что регистрация набора точек - это особый случай регистрации формы.

Если проблема не ограничена, на ранних этапах сопоставления точечных наборов вы мало намекаете на позу.

Глобальные стратегии включают

• выбор нескольких случайных соответствий , вычисляя соответствующее преобразование и используя его для поиска большего соответствия; оттуда оценить оценку добротности; повторяйте несколько раз и держите лучший результат. [Это принцип RANSAC.]
• вместо случайного выбора, обнаруживайте «точки признаков», которые проявляют особые свойства, такие как формирование «углов» (в случае кривоподобных облаков) или плотных концентраций. ..; то количество соответствий, подлежащих суждению, значительно уменьшается.