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非刚性点云对齐的凸混合整数算法

是一种用于解决非刚性点云对齐问题的算法。在计算机视觉和图形学领域中，点云是由大量的离散点组成的三维数据集，而非刚性点云对齐是指将两个或多个点云进行配准，使它们在空间中对齐。

凸混合整数算法是一种优化算法，它通过在给定的约束条件下，寻找最优解来解决问题。在非刚性点云对齐中，凸混合整数算法可以用于确定点云之间的变换关系，以实现点云的对齐。

该算法的优势在于能够处理非刚性的点云对齐问题，即考虑到点云之间的形变和变换。相比于刚性点云对齐算法，非刚性点云对齐的凸混合整数算法可以更好地适应实际场景中存在的形变和变换。

应用场景：

三维重建：非刚性点云对齐的凸混合整数算法可以用于将多个视角下的点云进行对齐，从而实现三维场景的重建。
视频处理：在视频处理中，可以利用该算法对不同帧之间的点云进行对齐，以实现视频的稳定和配准。
虚拟现实：非刚性点云对齐的凸混合整数算法可以用于虚拟现实中的场景重建和交互，提供更真实的虚拟体验。

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最新SOTA！隐式学习场景几何信息进行全局定位

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