3D 视觉

Density-based Denoising of Point Cloud

Faisal Zaman, Ya Ping Wong, Boon Yian Ng

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments 9 pages, 5 figures, to be appeared in the Proceeding of 9th International Conference on Robotics, Vision, Signal Processing & Power Applications (ROVISP), 2-3 Feb 2016, Penang, Malaysia

Teaching Robots to Do Object Assembly using Multi-modal 3D Vision

Weiwei Wan, Feng Lu, Zepei Wu, Kensuke Harada

专题命中 点云 ：3D vision(title)；point cloud(abstract)；分类 cs.RO

Robust Large-Scale Localization in 3D Point Clouds Revisited

Fabian Tschopp, Marco Zorzi

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments 6 pages; technical report

The Theory of Computational Quasi-conformal Geometry on Point Clouds

Ting Wei Meng, Lok Ming Lui

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.GR

Using Geometry to Detect Grasps in 3D Point Clouds

Andreas ten Pas, Robert Platt

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.RO

Hierarchical Object Parsing from Structured Noisy Point Clouds

Adrian Barbu

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

Comments 13 pages, 16 figures

Reverse Engineering Point Clouds to Fit Tensor Product B-Spline Surfaces by Blending Local Fits

Lavanya Sita Tekumalla, Elaine Cohen

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.GR

Comments Masters Thesis, Lavanya Sita Tekumalla, School of Computing, University of Utah

KPCA Spatio-temporal trajectory point cloud classifier for recognizing human actions in a CBVR system

Iván Gómez-Conde, David N. Olivieri

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)；分类 cs.CV

Point Cloud Compression for Efficient Data Broadcasting: A Performance Comparison

Francesco Nardo, Davide Peressoni, Paolo Testolina, Marco Giordani, Andrea Zanella

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

Comments 6 pages, 5 figures, 1 table. This paper has been accepted for presentation at IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) 2022. Please cite it as: F. Nardo, D. Peressoni, P. Testolina, M. Giordani, and A. Zanella, "Point cloud compression for efficient data broadcasting: A performance comparison," IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Austin, USA, 2022

Spatial analysis of airborne laser scanning point clouds for predicting forest variables

Henrike Häbel, András Balázs, Mari Myllymäki

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

Comments 22 pages, 5 figures, 5 tables (including the appendix). Taking valuable comments on our manuscript [v2] into consideration, we have decided to emphasize the focus on the spatial analysis of airborne laser scanning (ALS) point clouds and the new spatial ALS feature variables. By doing so, we have reduced the methodology for the spatial structure of forests evaluated on the field plot level

Journal ref Mathematical and Computational Forestry & Natural-Resource Sciences 13(1), 15-28, 2021

GeoNLF: Geometry guided Pose-Free Neural LiDAR Fields

Weiyi Xue, Zehan Zheng, Fan Lu, Haiyun Wei, Guang Chen, Changjun Jiang

专题命中 点云 ：NeRF(abstract)；point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Active Spiking Perception: The Membrane Potential as a Belief State for Anytime 3D Point Cloud Recognition

主动脉冲感知：作为任何时刻3D点云识别置信状态的膜电位

Akarsh Jain, Arya Pawa, Ayush Debnath, Smera Rawal, Sayeed Shafayet Chowdhury

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 提出主动脉冲感知（ASP），以LIF膜电位为置信状态实现3D点云识别的迭代决策，在ModelNet等数据集取得结果，机制可迁移至密集预测，能耗可降2.8倍至1.35倍。

Comments 28 pages, 9 figures, 17 tables. Supplementary material included as appendices A-J

Distance Matrices of Ordered Point Clouds and Their Persistent Homology

有序点云的距离矩阵及其持续同调

David Hien

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 该研究建立了时间序列的距离矩阵滤过与其状态空间嵌入的Čech/Vietoris–Rips滤过的一次链映射关系，简化了时间序列分析的循环特征计算，可用于分析循环运动的转变。

ResPCC: A Loss-Resilient Neural Point Cloud Codec over Lossy Networks

ResPCC：有损网络中具备抗丢包能力的神经点云编解码器

Xueqin Niu, Mufan Liu, Yifan Wang, Le Yang, Jun Sun, Yiling Xu

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 针对有损网络中点云压缩的数据包丢失问题，提出具备感知丢包率能力的ResPCC编解码器，通过CALM、SCI、MGLR、DBR等模块提升稳定性与率失真性能，在5%-30%丢包率下优于基线方法，为3D数据传输提供可靠方案。

A Gaussian Process Model of 3D Udder Point Clouds for Teat Length Phenotyping in Dairy Cows

用于奶牛乳头长度表型分析的3D乳房点云高斯过程模型

Maria E. Montes, João R. R. Doréa, Christopher J. Geoga

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 针对奶牛乳房点云乳头标志自动检测难题，提出基于高斯过程的乳头长度估计方法，通过低秩近似降低计算复杂度，较现有方法精度更高、速度更快，鲁棒性更强，适配大规模自动化表型分析。

Continuum limit of hypergraph $p$-Laplacian equations on point clouds

超图 $p$-拉普拉斯方程在点云上的连续极限

Kehan Shi

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种在点云上基于超图学习的 $p$-拉普拉斯方程的连续极限模型，通过分析解的渐进行为，得出了带有混合边界条件的加权 $p$-拉普拉斯方程的离散化方法。

Gradient Descent on Point Clouds and Applications in Learned Operator Correction

点云上的梯度下降及其在学习算子校正中的应用

Andreas Hauptmann, Yury Korolev, Matthew Thorpe

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 该研究针对点云隐式未知流形上的能量最小化问题，提出了一种保持在流形邻域内的梯度下降格式，并将其应用于逆问题的学习算子校正。

Error-bounded Point Cloud Compression Using Truncated Octahedron Quantization

基于截角八面体量化的误差受限点云压缩

Youyuan Liu, Longtao Zhang, Ruoyu Li, Bo Jiang, Taolue Yang, Kai Zhao, Sheng Di, Eduard Dragut, Sian Jin

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 针对现有点云压缩技术不适用于密集科学数据的问题，提出基于截角八面体量化的XnYZip压缩器，可提升压缩比与处理速度，降低存储开销。

Comments accepted by VLDB 2026

MiSS: A Logic-Driven Explanation of Minimal Sufficient Coalitions for Point Cloud Classifiers

MiSS：点云分类器最小充分联盟的逻辑驱动解释

Mengda Xing, Jean-Marie Lagniez

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 研究针对3D点云分类器，提出MiSS框架，通过扰动相对充分性推理来解释。该框架将候选提议与验证分开，由加权MaxSAT过程提议联盟，黑盒统计预言机确定充分性，实验表明其在精度、覆盖率和解释时间上优于基于规则的基线和穷举搜索。

Hypergraph $p$-Laplacian regularization on point clouds for data interpolation

超图p-拉普拉斯正则化在点云数据插值中的应用

Kehan Shi, Martin Burger

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出基于超图的p-拉普拉斯正则化方法，用于提升点云数据插值中防止标记点尖峰发展的性能。

Comments 34 pages

Conditional Generative Learning Enabled Wireless UAV Sensing and Tracking via Point Cloud Imaging

基于点云成像的条件生成学习实现无线无人机感知与跟踪

Xinhong Dai, Yuan Gao, Hao Jiang, Xiaojun Yuan, Xin Wang

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 研究无人机感知与跟踪问题，提出AUGUST方法，集成条件信道编码与生成解码模块，通过位置和信噪比嵌入及加权训练目标的扩散模型，实现更准确的无人机点云重建与定位，提升对其姿态和形状信息的捕获能力。

Comments 16pages, 13figures

Deep Unrolling of Sparsity-Induced RDO for 3D Point Cloud Attribute Coding

用于3D点云属性编码的稀疏诱导RDO深度展开

Tam Thuc Do, Philip A. Chou, Gene Cheung

机构 * department of EECS, York University（EECS系，约克大学） 纠错

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 研究3D点云属性编码中多分辨率B样条投影框架下的有损压缩问题，核心方法是将RD优化算法展开为前馈网络计算投影低通系数，主要贡献是使投影操作端到端可微且能数据驱动优化预测。

Empirical Hodge Laplacians: Spectral Convergence and Harmonic Forms from Point Clouds

经验Hodge拉普拉斯算子、上同调环与流形学习

Hông Vân Lê

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 针对高维欧氏空间中的紧致可定向光滑黎曼子流形，构造变形Hodge拉普拉斯算子族并证明其收敛到经典算子，进而基于点云数据建立经验算子的谱收敛，从而实现对de Rham上同调环、第二基本形式及庞特里亚金特征类的无偏恢复。

Comments Version 5: minor corrections and improvements. 85.p

Heavy-Flavor Electron Classification Using Hadronic Environment as Point Cloud

使用强子环境作为点云的重味电子分类

Jingyu Zhang, Wanbing He, Long Ma

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 将强子环境表示为点云，利用集合机器学习架构区分粲和底起源电子，发现性能受限于强子结构内在相似性，在40%效率下纯度约80%，优于传统BDT基线。

Comments 8 pages, 10 figures

ScaleFree: Dynamic KDE for Multiscale Point Cloud Exploration in VR

ScaleFree：用于VR中多尺度点云探索的动态KDE

Lixiang Zhao, Fuqi Xie, Tobias Isenberg, Hai-Ning Liang, Lingyun Yu

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 ScaleFree通过GPU加速的自适应核密度估计算法，实现大规模多尺度点云数据在VR中的高效探索，解决了多尺度结构与局部细节的动态生成难题，提升了交互精度和效率。

Journal ref Proceedings of VR 2026

Efficient Neighbourhood Search in 3D Point Clouds Through Space-Filling Curves and Linear Octrees

通过空间填充曲线和线性八叉树实现3D点云中的高效邻域搜索

Pablo D. Viñambres, Miguel Yermo, Silvia R. Alcaraz, Oscar G. Lorenzo, Francisco F. Rivera, José C. Cabaleiro

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 结合空间填充曲线（Morton和Hilbert曲线）与线性八叉树，提出固定半径和kNN搜索算法，并引入kNN局部性直方图，实验表明缓存缺失减少25%-75%，运行时间降低50%，搜索速度比现有方案快10倍。

Improved accuracy of monotone finite difference schemes on point clouds and regular grids

改进点云和规则网格上单调有限差分方案的准确性

Chris Finlay, Adam Oberman

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出改进的有限差分方案，提高点云和规则网格上求解非线性退化椭圆PDE的精度，分别达到O(R + dθ²)和O(R² + dθ²)的更高阶精度。

Point Cloud Movement For Fully Lagrangian Meshfree Methods

点云运动用于完全拉格朗日无网格方法

Pratik Suchde, Joerg Kuhnert

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出改进的点云运动方法，通过引入特征速度ODE系统提升精度，克服传统一阶方法的体积和质量守恒误差。

Journal ref Journal of Computational and Applied Mathematics. 340: 89-100. 2018

An algorithm for optimal transport between a simplex soup and a point cloud

在简单形汤和点云之间求最优运输的算法

Quentin Mérigot, Jocelyn Meyron, Boris Thibert

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出一种数值方法，用于在低维子集上的测度与有限支持测度之间求最优运输映射，通过非线性系统求解来指定Laguerre图中各单元的质量，证明了阻尼牛顿算法的线性收敛性，并应用于三维空间中的运输计划计算及表面概率密度最优量化、重网格化和刚性点集注册。

Point cloud discretization of Fokker-Planck operators for committor functions

Fokker-Planck算子的点云离散化用于跃迁函数

Rongjie Lai, Jianfeng Lu

专题命中 点云 ：point cloud(title,abstract)

AI总结 本文提出一种点云离散化方法，用于计算跃迁函数，假设跃迁发生在低维流形上，通过模型系统验证了方法的有效性。

Comments 17 pages, 11 figures