لحل مشكلة التطابق الخاطئ بين بعض النقاط السحابية الناجمة عن تداخل النقاط الشاذة، التداخل الجزئي بين النقاط، وتشابه النقاط غير المطابقة، صمم هذا البحث خوارزمية تسجيل السحب النقطية غير المراقبة التي تدمج التفاعل بين الميزات وتعزيز تطابق النقاط. أولاً، صُمم وحدة دمج الميزات التي تتفاعل مع ميزات السحابتين المصدر والهدف، ثم تدمج هذه الميزات المتفاعلة مع ميزات الطبقة السابقة في نفس الموضع لتعزيز التعبير عن الميزات. ثانيًا، اقترح وحدة دمج تجمع بين التفاف الرسم البياني وTransformer، حيث يستخدم التفاف الرسم لاستخلاص المعلومات الهندسية المحلية، ويستخدم آلية الانتباه الذاتي في Transformer للحصول على معلومات السياق العامة، مع إدخال آلية الانتباه المتقاطع لتعزيز التفاعل بين ميزات السحب النقطية. أخيرًا، تم إدخال وحدة تعزيز مطابقة النقاط، التي تستخدم المسافة الإقليدية بين ميزات نقاط المصدر والهدف، وكذلك تشابه ميزات الجوار لنقاط المطابقة. تم اختبار الخوارزمية على مجموعات البيانات ModelNet40 (مع الضوضاء)، و7Scenes، وICL-NUIM، وKITTI، وScanObjectNN. أظهرت النتائج انخفاضًا في جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) مقارنة بخوارزمية IFNet بنسبة 31.93%، 23.72%، 19.76%، 10.53%، و21.05% على التوالي، مما يثبت تفوق الخوارزمية المقترحة من حيث الدقة والصلابة. بشكل عام، تتميز الخوارزمية بدقة تسجيل عالية، قابلية تعميم ممتازة، ومقاومة للضوضاء، مما يظهر إمكانيات تطبيق قوية.

تسجيل السحب النقطية;تفاعل الميزات;انتباه متقاطع;تعزيز تطابق النقاط;غير مراقب