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Received:November 03, 2008
Received:November 03, 2008
中文摘要: 不管在三维人脸识别中或点云配准中，ICP(迭代最近点)算法都是当前使用最多的一种匹配算法。然而对于大数据集，ICP的时间效率很低，这限制了其在各方面的使用。本文提出了一种新的ICP算法，因为它基于Delaunay剖分，我们称它为Delaunay-ICP。所有的实验是在P4 2.0，1G内存，操作系统为Windows XP的PC机上完成，结果表明，Delaunay-ICP的时间效率比ICP优秀。
Abstract:
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文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:
| Author Name | Affiliation |
| 蒋成成 | 浙江工业大学 信息工程学院 浙江 杭州 310014 |
| 胡同森 | |
| 周维 |
| Author Name | Affiliation |
| 蒋成成 | 浙江工业大学 信息工程学院 浙江 杭州 310014 |
| 胡同森 | |
| 周维 |
引用文本：
蒋成成,胡同森,周维.一种改进的迭代最近点算法.计算机系统应用,2009,18(8):84-85
.An Improved Iterative Closest Points Algorithm.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(8):84-85
蒋成成,胡同森,周维.一种改进的迭代最近点算法.计算机系统应用,2009,18(8):84-85
.An Improved Iterative Closest Points Algorithm.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(8):84-85
