基于支持向量机的点云切片分割技术的研究

支持向量机这种学习方法,最初用于处理模式识别问题,随后推广到解决回归估计问题,成功解决了高维问题和局部极值问题,是一个具有最优泛化能力的学习机器。提出了一种基于支持向量机最优超平面的点云切片分割技术,该技术采用较新的人工智能技术支持向量机(SVM)的最优超平面原理,应用其统计特性,把切片中的点分割成模型本身的独立部分。实验证明,该方法具有速度快、分割准确的优点,分割效果较好。


 

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