blocks|key|945461|text|您可能需要一个全局特性描述符，如VFH或CVFH。以下是一些有用的资源：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|945462|物体和类别识别的三维描述符:一种比较评价。|unordered-list-item|945463|教程:点云库:三维物体识别和6自由度姿态估计。|945464|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://pointclouds.org/documentation/tutorials/vfh_estimation.php|1|http://pointclouds.org/news/2011/08/04/cvfh/|2|http://www.di.ubi.pt/~lfbaa/pubs/iros2012.pdf|3|http://robotics.usc.edu/~potthast/06299166.pdf^0|G|3|0|K|4|1|0|0|K|2|0|0|M|3|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|W|8|@]|9|@$A|X|B|Y|1|Z]|$A|10|B|11|1|12]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|13|8|@]|9|@$A|14|B|15|1|16]]|C|$]]|$1|G|3|H|5|F|7|17|8|@]|9|@$A|18|B|19|1|1A]]|C|$]]|$1|I|3|-4|5|6|7|1B|8|@]|9|@]|C|$]]]|J|$K|$5|L|M|N|C|$O|P]]|Q|$5|L|M|N|C|$O|R]]|S|$5|L|M|N|C|$O|T]]|U|$5|L|M|N|C|$O|V]]]]

You probably want a global feature descriptor like <a href="http://pointclouds.org/documentation/tutorials/vfh_estimation.php" rel="nofollow">VFH</a> or <a href="http://pointclouds.org/news/2011/08/04/cvfh/" rel="nofollow">CVFH</a>. Here are some useful resources:

<ul>
<li><a href="http://www.di.ubi.pt/~lfbaa/pubs/iros2012.pdf" rel="nofollow">3D Descriptors for Object and Category Recognition: a Comparative Evaluation</a>.</li>
<li><a href="http://robotics.usc.edu/~potthast/06299166.pdf" rel="nofollow">Tutorial: Point Cloud Library: Three-Dimensional Object Recognition and 6 DOF Pose Estimation</a>.</li>
</ul>

I am doing a project for stair recognition which combines point cloud library(PCL) and svmlight. 
Now I am able to segment the point cloud, clustering and extract feature using fast point feature histogram(<a href="http://pointclouds.org/documentation/tutorials/fpfh_estimation.php" rel="nofollow">FPFH</a>). 

The problem is: How can I transform FPFH results(many FPFHSignature33 which is a feature cloud contents 33 histogram for each point) to a feature vector which can be as the input for svmlight? 

I know I need to label "+1" or "-1" for pos or neg sample, but how about the feature vector or value for each data? 
I'm totally confused. 

Any suggestion or hint is appreciated! Thanks!

Point cloud object recognition with FPFH + svmlight

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我正在做一个楼梯识别项目，它结合了点云库(PCL)和svmlight。现在，我能够分割点云，聚类和提取特征使用快速点特征直方图()。问题是:如何将FPFH结果(许多FPFHSignature33，即每个点的特征云内容33直方图)转换为一个可作为svmlight输入的特征向量？我知道对于pos或neg示例，我需要标记"+1“或"-1”，但是每个数据的特征向量或值如何呢？我完全糊涂了。如有任何建议或提

问基于FPFH + svmlight的点云目标识别
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