Normal distributions transform
नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन ट्रांसफॉर्म (एन. डी. टी.) एक पॉइंट क्लाउड रजिस्ट्रेशन एल्गोरिदम है जिसे 2003 में पीटर बाइबर और वोल्फगैंग स्ट्रैसर ने ट्यूबिनजेन विश्वविद्यालय में काम करते हुए पेश किया था। एल्गोरिथ्म पहले एक पीसवाइस सामान्य वितरण को पहले बिंदु बादल से जोड़कर दो बिंदु बादलों को पंजीकृत करता है, जो एक दिए गए स्थानिक निर्देशांक पर बादल से संबंधित एक बिंदु का नमूना लेने की संभावना देता है, और फिर एक परिवर्तन ढूंढता है जो दूसरे बिंदु बादल को पहले से मानचित्रित करता है। मूल रूप से एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण (एस. एल. ए. एम.) और सापेक्ष स्थिति ट्रैकिंग में 2डी बिंदु क्लाउड मानचित्र मिलान के लिए पेश किया गया था, एल्गोरिथ्म को 3डी बिंदु क्लाउड तक बढ़ाया गया था और कंप्यूटर दृष्टि और रोबोटिक्स में इसके व्यापक अनुप्रयोग हैं। एन. डी. टी. बहुत तेज और सटीक है, जो इसे बड़े पैमाने पर डेटा के लिए उपयुक्त बनाता है, लेकिन यह आरंभीकरण के लिए भी संवेदनशील है, जिसके लिए पर्याप्त रूप से सटीक प्रारंभिक अनुमान की आवश्यकता होती है, और इस कारण से इसका उपयोग आमतौर पर एक मोटे-से-ठीक संरेखण रणनीति में किया जाता है। सूत्रीकरण एक बिंदु बादल से जुड़े एन. डी. टी. कार्य का निर्माण नियमित कक्षों में स्थान को विभाजित करके किया जाता है। प्रत्येक कोशिका के लिए, कोशिका के भीतर आने वाले बादल के बिंदुओं के माध्य और सहप्रसरण को परिभाषित करना संभव है। कोशिका के भीतर दिए गए स्थानिक स्थान पर एक बिंदु का नमूना लेने की संभाव्यता घनत्व तब सामान्य वितरण द्वारा दी जाती है। दो बिंदु बादलों को घूर्णन मैट्रिक्स और अनुवाद वेक्टर के साथ एक यूक्लिडियन परिवर्तन द्वारा मैप किया जा सकता है जो दूसरे बादल से पहले तक मैप करता है, जो घूर्णन कोणों और अनुवाद घटकों द्वारा मानकीकृत होता है। एल्गोरिथ्म परिवर्तन के मापदंडों को अनुकूलित करके दो बिंदु बादलों को पंजीकृत करता है जो दूसरे बादल को पहले के लिए मैप करता है, पहले बिंदु बादल के एन. डी. टी. के आधार पर एक हानि समारोह के संबंध में, निम्नलिखित समस्या को हल करता है जहां हानि समारोह नकारात्मक संभावना का प्रतिनिधित्व करता है, जो दूसरे बादल में सभी बिंदुओं पर परिवर्तन को लागू करके और प्रत्येक परिवर्तित बिंदु पर एन. डी. टी. के मूल्य को जोड़कर प्राप्त किया जाता है। हानि टुकड़ों में निरंतर और अवकलनीय है, और ढाल-आधारित विधियों के साथ अनुकूलित किया जा सकता है (मूल सूत्रीकरण में, लेखक न्यूटन की विधि का उपयोग करते हैं)। कोशिका पृथक्करण के प्रभाव को कम करने के लिए, एक तकनीक में स्थान को कई अतिव्यापी ग्रिडों में विभाजित करना, स्थानिक दिशाओं के साथ आधे कोशिका आकार द्वारा स्थानांतरित करना और प्रत्येक ग्रिड द्वारा प्रेरित एन. डी. टी. के योग के रूप में दिए गए स्थान पर संभावना की गणना करना शामिल है। संदर्भ स्रोत बाहरी लिंक कंप्यूटर दृष्टि पैटर्न मिलान