현재 기존 수작업으로 설계된 디스크립터가 지역 곡면 기하학적 특징을 충분히 설명하지 못하는 문제를 해결하기 위해，本 논문에서는 고식별력 및 강건성을 갖는 다중 시점 기하 분포 특징 디스크립터(Multi-View Geometric Distribution Signatures, MGDS)를 제안한다. 먼저, 키포인트 및 이웃 점을 기반으로 지역 참조 프레임(Local Reference Frame, LRF)을 구축하고, 국소 곡면을 복셀화하며, 3D 복셀의 중심점 분포, 2D 부채꼴 윤곽 특징, 2D 그리드 점 밀도 분포 및 국소 곡면 깊이 변동을 계산하여 기하학적 특징 디스크립터를 생성한다. 다음으로 LRF를 기반으로 국소 곡면을 여러 번 회전시켜 새로운 형태 표현을 생성하고, 중심점, 윤곽 점, 밀도 및 z 값 변동 정보를 사용하여 회전된 곡면을 인코딩한다. 여러 시점에서 이러한 기하학적 특징 디스크립터를 획득하고 이를 연결하여 최종 다중 시점 기하 분포 특징 디스크립터 MGDS를 얻는다. 본 논문에서는 RandomView, SpaceTime, Kinect 및 B3R 네 가지 데이터셋에서 다양한 가우시안 노이즈 및 메쉬 해상도 하에 실험을 수행하였으며, 기존 10종 디스크립터와 비교하였다. 다른 디스크립터와 비교할 때 MGDS 디스크립터는 기존 국소 특징 디스크립터보다 우수한 성능을 보였다. 실험 결과는 제안된 MGDS가 뛰어난 기술성과 강건성을 가지며 3D 포인트 클라우드의 정확한 정합에 활용 가능함을 보여준다.

포인트 클라우드; 지역 특징 디스크립터; 다중 시점 특징; 다중 특징 융합; 특징 매칭