一致点漂移算法（Coherent Point Drift, CPD）

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简介：
CPD是一种配准算法，通过概率模型将两个点集对齐。它允许从属点集中的点对应到参考点集的多个点，适用于非刚性变换和部分重叠的情况。一致性点漂移算法（Coherent Point Drift, CPD）是一种基于高斯混合模型的鲁棒性较强的点集匹配算法。该算法适用于刚体及非刚体变换下的多维点集配准问题，并且在面对噪声、异常值和缺失数据时具有较好的抗干扰能力。然而，由于CPD采用的是EM（期望最大化）算法框架，在实际应用中存在两个主要缺陷：首先，初始迭代点的选择对其影响很大，如果选择不当，则容易陷入局部最优解，导致最终的匹配效果不佳；其次，该算法的收敛速度与待处理点集的数量成反比关系，在解决大规模数据配准问题时效率较低。

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一致点漂移算法（Coherent Point Drift, CPD）

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CPD是一种配准算法，通过概率模型将两个点集对齐。它允许从属点集中的点对应到参考点集的多个点，适用于非刚性变换和部分重叠的情况。一致性点漂移算法（Coherent Point Drift, CPD）是一种基于高斯混合模型的鲁棒性较强的点集匹配算法。该算法适用于刚体及非刚体变换下的多维点集配准问题，并且在面对噪声、异常值和缺失数据时具有较好的抗干扰能力。然而，由于CPD采用的是EM（期望最大化）算法框架，在实际应用中存在两个主要缺陷：首先，初始迭代点的选择对其影响很大，如果选择不当，则容易陷入局部最优解，导致最终的匹配效果不佳；其次，该算法的收敛速度与待处理点集的数量成反比关系，在解决大规模数据配准问题时效率较低。

Coherent Point Drift (CPD) 算法.zip

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