我目前正在使用基于[1]的点对特征使用表面匹配来尝试对象识别。此外，在[2]中，已识别的对象被遮盖在深度图之外，以便更容易检测被遮挡的对象。 对象是PLY格式，以及场景。第一个物体应该以一定的姿势和旋转进行检测，然后应该在图像中被遮挡，不再被探测器采样。你怎么能有效地（或者根本）意识到这一点？
我的第一个想法是从场景点云中“减去”模型点云，但如果模型的pointcloud与扫描场景的点云不匹配，则这不起作用。即使模型具有类似的点云，对象的旋转也可能会移动点，因此无法轻易地减去它们。
我可能在这个主题上缺少一些背景知识，所以如果需要更多信息，请告诉我（我知道这很一般）。
提前谢谢！
[1] Drost et al。，“全球模型，本地匹配：高效且稳健的3D物体识别”
[2] Salas-Moreno et al。，“SLAM ++：物体层面的同时定位和映射”