点云特征提取方法国内外研究

点云特征提取是点云处理和三维视觉领域中的重要研究方向。以下是一些国内外研究的点云特征提取方法：

1. 基于几何形状的方法：该方法主要通过点云的形状信息来提取特征，例如点云的曲率、法向量等。这些特征可以用于点云分类、分割和配准等任务。代表性方法有PCA、Harris角点检测、SIFT等。

2. 基于深度学习的方法：该方法主要使用深度学习模型来学习点云的特征表示。代表性方法有PointNet、PointNet++、DGCNN等。这些方法在点云分类、分割和目标检测等任务中取得了很好的效果。

3. 基于图论的方法：该方法主要将点云看作一个图，通过图同构网络来提取特征。代表性方法有GAT、GCN等。这些方法在点云分类、分割和配准等任务中也取得了很好的效果。

4. 基于局部区域的方法：该方法主要将点云分为不同的局部区域，然后在每个局部区域内提取特征。代表性方法有FPFH、SHOT等。这些方法在点云配准和目标检测等任务中取得了很好的效果。

总之，点云特征提取是一个研究热点，目前有很多有效的方法，不同的方法适用于不同的任务。未来还有许多值得深入研究的问题，如如何处理不规则点云、如何提取更加有用的特征等。