P2P技术在点云数据处理中的应用

第２４卷第３期　２００７年３月　计算机应用研究　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　Ｖｏ１．２４，Ｎｏ．３　Ｍａｒｃｈ　２００７　Ｐ２　Ｐ技术在点云数据处理中的应用　李琳骁，赵丽娜，彭摘求　维，叶修梓　（浙江大学计算机科学与技术学院，浙江杭州３１００２７）　要：介绍了Ｐ２Ｐ技术，讨论了ＪＸＴＡ技术及其特点，并通过研究和实验把ＪＸＴＡ技术应用到点云处理中。同　时指出了应用中存在的问题和未来的方向。　关键词：对等网；ＪＸＴＡ；对等体；逆向工程；点云处理　中图分类号：ＴＰ３１１　文献标志码：Ａ　文章编号：１００１－３６９５（２００７）０３．０１９７．０３　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐ２Ｐ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　Ｐｏｉｎｔ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ＬＩ　Ｌｉｎ－ｘｉａｏ，ＺＨＡＯ　Ｌｉ－ｎａ，ＰＥＮＧ　Ｗｅｉ，ＹＥ　Ｘｉｕ－ｚｉ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨａｎｇｚｈｏｕＺｈｅｊｉａｎｇ　３１００２７，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｅｅｒ－ｔｏ－Ｐｅｅｒ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｗａｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ　ＪＸＴＡ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　ｅｘｐｅｒｉ－　ｍｅｎｔ，ＪＸＴＡ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｗａｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｐｏｉｎｔ　ｃｌｏｕｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｅｄ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ａｎｄ　ｆｕｔｕｒｅ　ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ　ｗｅｒｅ　ｐｏｉｎｔｅｄ　ｏｕｔ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｐ２Ｐ（ｐｅｅｒ－ｔｏ－ｐｅｅｒ）；ＪＸＴＡ；ｐｅｅｒ；ｒｅｖｅｒｓｅ　ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ｐｏｉｎｔ　ｃｌｏｕｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　工或自动生成一个已存在模型实物的替代品的技术。逆向工　０　引言　Ｐ２Ｐ（Ｐｅｅｒ—ｔｏ－Ｐｅｅｒ，对等网）是一种分布式系统，其主要特　征　是自组织、对称式通信和非中心化控制。自组织Ｐ２Ｐ网　络能够在对等体进入、离开和失效时自动加以调整适应　Ｊ。　对等体之间的通信是对称的，它们既请求服务又提供服务。非　中心化控制即Ｐ２Ｐ网络没有集中的目录或控制点，对等体自　主进行控制。目前Ｐ２Ｐ技术研究和应用中具有代表性的项目　包括Ｇｎｕｔｅｌｌａ　、Ｆｒｅｅｎｅｔ　、Ｐａｓｔｒｙ　、Ｔａｐｅｓｔｒｙ　、Ｃｈｏｒｄ　、　ｐＳｅａｒｃｈ　等。　程经常要进行频繁而又大量的点云处理，而各种点云处理算法　几乎都基于最近点计算，即要在几十万甚至几百万的点云数据　中找出距离某个点最近的一百个或更多个点。最近点计算通　常要耗费大量计算时间，以致无法付诸实际应用。如何提高计　算速度？在不增加硬件投资的前提下，充分利用局域网内已有　的资源进行Ｐ２Ｐ分布计算成为一个可行的解决方案。　ＪＸＴＡ＿９　是一个用来解决Ｐ２Ｐ计算的开放网络计算平台，　它被设计成独立于编程语言和系统平台，同时使用了易于实现　和集成到Ｐ２Ｐ服务及应用的协议。经过五年多的发展，ＪＸＴＡ　Ｐ２Ｐ技术是计算机应用技术和网络普及到一定程度的必　然产物　。随着时代的发展，网络环境中闲置的资源不断增　已变得愈加稳定且高效，因此本文选择ＪＸＴＡ技术实现基于　Ｐ２Ｐ的分布式计算在点云数据处理中的应用。　加；与此同时科学计算却呈现出计算密集型的趋势，需要耗费　海量的存储和计算资源。人们希望把一个国家或地区的超级　计算机系统整合为一个统一的计算平台，使用户可以像使用一　台单机那样来完成计算密集型任务。２０世纪９０年代网格计　１　Ｐ２Ｐ分布式计算模式和实现　１．１　Ｐ２Ｐ分布计算平台　算由此兴起，不过其基本模型仍是客户／服务器模式。受网格　计算的启发，为了充分利用Ｉｎｔｅｍｅｔ边缘资源（包括存储、计　算、内容等），提出了全分布式通信模型为基础的Ｐ２Ｐ技术，以　便有效地利用大量个人闲置资源，并向用户提供各种网络计算　服务。从目前的应用来看，Ｐ２Ｐ的优势主要体现在大范围的共　享和搜索上，并集中在以下几个方面：对等计算、协同工作、搜　索引擎和文件交换。其中对等计算是本文研究的重点。　逆向工程是一种从模型对象表面获得的点云数据出发，人　收稿日期：２００５．１２．３０；修返日期：２００６．０３．１０　局域网中Ｐ２Ｐ分布计算平台体系结构如图１所示。　［　季　三＝］　返回结果＜二二互重噩＝＝）１分派　、　返回结果、、、＜二：三歪　：：　（　图１　Ｐ２Ｐ分布计算平台的体系结构　该平台采用要进行点云处理的机器作为调度管理器，局域　网内其他机器作为工作端一起进行协同计算。Ｐ２Ｐ分布计算　平台主要由调度服务器、数据服务器和工作端三部分组成。此　基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０３３３０１０，６０４７３１０６）　作者简介：李琳骁（１９８１．），男，浙江东阳人，硕士研究生，主要研究方向为计算机图形、图像、ＣＡＤ等；赵丽娜（１９７８・），女，河北张家口人，博士　研究生，主要研究方向为Ｐ２Ｐ、分布式计算、流媒体、电子商务及软件工程等；彭维（１９７３．），男，湖南株洲人，副研究员，博士，主要研究方向为计算　机辅助设计（ＣＡＤ）、网络化协同工作（ＣＳＣＷ）、人机交互等；叶修梓（１９６６．），男，江西广丰人，教授，博导，博士，主要研究方向为计算机辅助设计与　制造（ＣＡＤ／ＣＡＭ）、计算机图形／图像技术、生物信息学、ＧＩＳ以及数据库技术．　维普资讯 http://www.cqvip.com

・ｌ９８・　计算机应用研究　２００７．缸　处调度服务器也充当数据服务器的角色。调度管理器负责任　务的划分和分派，以及计算结果的管理和后处理；工作端请求　并接收由调度管理器分派的子任务。由于局域网的拓扑结构　简单，一个网络内只设置一个调度管理器，工作端不再对子任　务进行进一步划分和分派，而是直接进行计算并在完成后返回　结果。　务划分为五个子任务，分布在五个工作端上进行计算。其中子　任务的算法为：①向调度管理器发出请求并取得需要进行最近　点计算的点，如点Ｔ，以及点云数据范围，如０和３９９　９９９即１～　４０万行这一区段；②计算该点云数据范围内所有点到点Ｔ的　距离；③对计算所得结果进行排序；④取得离点　距离最近的　一定数量，如１００个点数据并发送至调度管理器。　所有子任务计算完成后，调度管理器便对取得的５×１００　１．２　ＪＸＴＡ技术体系结构　．　ＪＸＴＡ技术是一套开放的通用Ｐ２Ｐ协议，支持连接到网络　个最近点进行排序得到最终结果。子任务处理的点云数据量　需要在计算时间和工作端与管理器通信协调开销之间进行平　衡，并根据整个网络的工作端数量进行划分和调整。　上任何设备之间的通信和协作。其特点是高度的互操作性、平　台无关性及通用性等。ＪＸＴＡ协议独立于底层实现，不依赖特　定的编程语言和操作系统，也不依赖特定的网络传输机制和拓　扑结构，以及特定的认证、安全或加密模型。目前比较成熟的　ＪＸＴＡ参考实现有Ｊ２ＳＥ、Ｊ２ＭＥ和Ｃ语言版本。本文采用最新　的Ｊ２ＳＥ版本。　如图２所示，ＪＸＴＡ软件架构可以分为三层　。最底层为　平台层，也称ＪＸＴＡ核心，实现构建Ｐ２Ｐ应用的关键机制，包括　发现、传输及对等体和对等组的创建等；中间层为服务层，提供　搜索、索引、目录、存储系统、文件共享、资源聚集、认证等网络　服务，它不是Ｐ２Ｐ网络运行所必需的，但通常不可或缺；最顶　层为应用层，包括集成应用的实现，如Ｐ２Ｐ即时通信、文档和　资源共享、娱乐内容管理和分发等。　应用　服务　兰坠　矍叁　耋　！　堡童ｌ　！篁三　墅叁　ＪＸＴＡ核心　核心　［　．Ｅ亟网．睡塑壅　匝面塑回匝蔓　蟹圃口豳　叵二］　图２　ＪＸＴＡ软件架构　ＪＸＴＡ的核心概念…　包括对等体、对等组、网络服务、模　块、管道、通告、消息和标志符等，通过这些组件及协议就可以　实现对等体之间的通信和协作、对等组提供服务和传播消息并　处理回应等功能。其中消息是对等体之间数据交换的基本单　元，不同服务之间通过管道来发送或接收消息。ＪＸＴＡ使用了　二进制格式的消息来保证二进制或ＸＭＬ数据的高效传输。下　面论及的子任务就是通过封装在消息中进行派发的。　１．３最近点计算任务的划分　单机上进行最近点计算的算法一般是：①确定需要进行最　近点计算的点，如点Ｔ；②计算点云数据中其他点到点Ｔ的距　离；③对计算所得结果即距离进行排序；④取得离点Ｔ距离最　近的一定数量，如１００个点数据。取得这些最近点之后就可以　对点云数据进行下一步处理。当点云数据量大至百万甚至数　百万，又需要频繁进行最近点计算时，即使单机的全部资源都　用于计算，仍会在时间上造成不可忍受的滞后，于是考虑把计　算分布到多台计算机上。　要进行分布式计算，计算任务必须是可划分的。点云数据　的特点是一个点由一行数据表示，包括点的ＸＹＺ三维坐标或　颜色等附加信息，这使得计算任务的划分变得相对简单。根据　这个特点，可以通过指定行的范围来划分任务，如图３所示。　假设需要对２００万个点云数据进行最近点计算，可以把整个任　１．４基于ＪＸＴＡ的分布计算　本文选用ＪＸＴＡ的Ｊａｖａ绑定来实现分布计算，由此也可以　利用Ｊａｖａ语言提供的许多便利，如跨平台、快速开发等。　点云处理中最近点计算任务可以划分为四部分，即任务分　解、任务派发、子任务求解和结果处理。除子任务求解由工作　端处理外，其他三部分均由调度管理器完成。基于ＪＸＴＡ的分　布计算过程主要包括如下几个步骤：　（１）点云数据文件的布置及分布式计算环境搭建　首先把点云数据文件的副本分别拷贝至调度管理器和所　有工作端；然后将需要进行点云处理的机器作为调度管理器．　搭建整个调度管理框架；在工作端布置并启动工作端应用程　序。　（２）计算任务的分解和派发　调度管理器对点云数据文件进行统计取得任务计算量，根　据调度管理器和工作端之间通信时间的１０～２０倍计算时间为　子任务计算量来划分计算任务，并根据子任务数量创建一个子　任务队列ＴＡＳＫ［０，…，ｍ］和一个结果队列ＲＥＳ［０，…，ｍ］，分　别存储子任务０，１，…，ｍ的计算条件和计算结果。　ＪＸＴＡ应用程序必须先找到并加入ＮｅｔＰｅｅｒＧｒｏｕｐ对等组，　每个Ｊ）（ＴＡ对等体都属于ＮｅｔＰｅｅｒＧｒｏｕｐ。局域网内所有计算机　都将参与分布计算，因此不建立专用对等组，而是直接采用这　个缺省对等组。调度服务器加入ＮｅｔＰｅｅｒＧｒｏｕｐ，完成上述初始　化工作后在对等组里发布一个输入管道通告，并根据这个通告　创建一个输入管道来监听工作端的请求。一旦收到工作端的　子任务计算请求，调度管理器立即查询ＲＥＳ［０，…，ｍ］和ＴＡＳＫ　［０，…，ｍ］，将标记“未完成”的子任务发送给工作端。　这里的子任务实际上是一个对象，包含了计算代码和数据　指针。调度服务器发送子任务消息前先将子任务对象串行化　成二进制序列，然后封装在ＸＭＬ格式的消息中。工作端接收　子任务消息后，将这部分二进制序列抽取出来，反串行化得到　子任务对象后立刻执行。串行化和反串行化并不会影响子任　务的实际代码和功能。　（３）工作端的子任务请求和求解　工作端对等体启动后便创建一个输入管道供消息接收之　用，并一直处于查询通告的状态；同时启动一后台守护线程，负　责定时检测系统状态，判断系统当前资源空闲率是否适合进行　子任务求解。一旦系统资源许可并找到调度服务器发布的输　入管道通告，便创建输出管道向调度管理器发送子任务请求消　维普资讯 http://www.cqvip.com

第３期　李琳骁等：Ｐ２Ｐ技术在点云数据处理中的应用　・ｌ９９・　息。调度服务器输入管道监听到这个消息并判别其类型（整　际应用中必须不断加以调优。此外当局域网内的机器数量达　到数十甚至数百台时，如何实现负载均衡也是一个值得考虑和　完善的问题。　个环境内消息分为两种类型，即子任务请求和子任务结果）；　判定是子任务请求消息后，立即通过输出管道向工作端的输入　管道发送封装有子任务的消息。　工作端收到该消息后，抽取其中的子任务并反串行化成子　任务对象，执行完成后返回结果。调度服务器接收到结果消息　并对其类型进行判断，然后把结果存入结果队列。　（４）结果处理　调度服务器派发完所有子任务后，不断查看结果队列ＲＥＳ　随着Ｐ２Ｐ技术的发展，以此为基础的新应用仍将层出不　穷，而已有的应用也会愈加成熟。这其中基于Ｐ２Ｐ的分布计　算显然是重要的组成部分之一，也将在点云处理等大计算量的　工程实践中得到越来越广泛和深入的应用。　参考文献：　［１］ＲＯＵＳＳＯＰＯＵＬＯＳ　Ｍ，ＢＡＫＥＲ　Ｍ，ＲＯＳＥＮＴＨＡＬ　Ｄ，ｅｔ　ａ１．Ｔｏ　Ｐ２Ｐ　ｏｒ　ｎｏｔ　ｔｏ　Ｐ２Ｐ：ｔｈｅ　３ｒｄ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｗｏｒｋｓｈｏｐ　ｏｎ　Ｐｅｅｒ．－ｔｏ．－Ｐｅｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　［０，…，ｍ］。如有结果不符合要求或有子任务未完成计算，则　重新派发需要重新计算的子任务，直到所有子任务求解完成。　［Ｃ］．Ｓａｎ　Ｄｉｅｇｏ：［ｓ．ｎ．］，２００４：３３—４３．　［２］ＲＯＷＳＴＲＯＮ　Ａ，ＤＲＵＳＣＨＥＬ　Ｐ．Ｐａｓｔｒｙ：ｓｃａｌａｂｌｅ，ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ，ｏｂ—　ｊｅｃｔ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒｏｕｔｉｎｇ　ｆｏｒ　ｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅ　ｐｅｅｒ—ｔｏ—ｐｅｅｒ　ｓｙｓｔｅｍｓ：ＩＦＩＰ／　最后调度服务器综合所有子任务结果并计算得到最终结果。　１．５实验结果　本文选取一个手机模型的点云数据（图４）进行实验，包含　１２８万个点。子任务的计算量为１２．８万个点。整个实验环境　包括一台调度管理器和五台工作端，软件配置为ＪＤＫＩ．５。实　ＡＣＭ　Ｍｉｄｄｌｅｗａｒｅ　２００１［Ｃ］．Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ：［ｓ．ｎ．］，２００１．　［３］Ｇｎｕｔｅｌｌａ　ｐｒｏｔｃｏｏｌ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ［ＥＢ／ＯＬ］．［２００５—１２］．ｈｔｔｐ：／／ｒｆｃ—　ｇｎｕｔｅｌｌａ．ｓｏｕｒｅｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／．　［４］Ｆｒｅｅｎｅｔ［ＥＢ／ＯＬ］．［２００５—１２］．ｈｔｔｐ：／／ｆｒｅｅｎｅｔｐｏｒｊｅｃｔ．ｏｒ昏／．　［５］Ｔａｐｅｓｔｒｙ［ＥＢ／ＯＬ］．［２００５—１２］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｓ．ｕｃｓｂ．ｅｄｕ／～ｒａｖｅｎ—　ｅｎ／ｔｂａｐｅｓｔｙ／．ｒ　验结果表明，单机上平均计算时间为３．１　ｓ，进行分布求解时平　均计算时间为１．０　ｓ，效率有大幅提高。　［６］Ｔｈｅ　Ｃｈｏｒｄ／ＤＨａｓｈ　ｐｒｏｊｅｃｔ［ＥＢ／ＯＬ］．［２００５—１２］．ｈｔｔｐ：／／ｐｄｏｓ．　ｃｓａｉｌ．ｍｉｔ．ｅｄｕ／ｅｈｏｒｄ／．　２０ｏ万个　点云数据　［７］ＴＡＮＧ　Ｃｈｕｎｑｉａｎｇ，ＸＵ　Ｚｈｉｃｈｅｎ，ＭＡＨＬＩＮＧＡＭ　Ｍ．ｐＳｅａｒｃｈ：ｉｎｆｏｒｍａ—　ｔｉｏｎ　ｒｅｔｉｒｅｖａｌ　ｉｎ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ　ｏｖｅｒｌａｙｓ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｒｅｖｉｅｗ，２００３，３３（１）：８９—９４．　图３计算任务的划分　图４点云数据文件效果图　［８］王丹，于戈．Ｐ２Ｐ系统模型研究［Ｊ］．计算机工程，２００５，３１（４）：　ｌ２８．１３０．　２结束语　本文使用了ＪＸＴＡ的Ｊａｖａ绑定实现Ｐ２Ｐ分布计算平台，虽　然具有开发快速、构造简单等诸多优点，但是由于Ｊａｖａ虚拟机　的存在必然导致执行速度上的损失，在实际应用中选用ＪｘＴＡ　［９］Ｐｒｏｊｅｃｔ　ＪＸＴＡ［ＥＢ／ＯＬ］．［２００５・１２］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｘｔａ．０　．　［１０］ＳＵＮ　Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ．ＪＸＴＡ　ｖ２．３．ｘ：Ｊａｖａ　ｐｒｏｇｒａｍｍｅｒ’ｓ　ｇｕｉｄｅ［ＥＢ／　ＯＬ］．［２００５—０４］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｘｔａ．ｏｒｇ／ｄｏｃｓ／ＪｘｔａＰｒｏｇＧｕｉｄｅ—ｖ２．３，　ｐ越　［１１］Ｔｈｅ　ｌｎｔｅｎｒｅｔ　Ｓｏｃｉｅｔｙ．ＪＸＴＡ　ｖ２．０　ｐｏｒｔｃｏｌｏｓ　ｓｅｃｉｐｉｆｃａｔｉｏｎ［ＥＢ／ＯＬ］．　［２００５・０９］．ｈｔｔｐ：／／ｓｐｅｃ．ｊｘｔａ．ｏｒｇ／ｎｏｎａｖ／ｖ１．Ｏ／ｄｏｅｂｏｏｋ／ＪＸＴＡＰｒｏｔｏ－　ｃｏｌｓ．ｈｔｍ１．　的ｃ绑定进行开发应该是一个更为合适的选择。另外对工作　端资源空闲率的判断或限定工作端子任务计算量在实　（上接第１９６页）　ｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ　ａｎｄ　Ｐａｔｔｅｎｒ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｗｏｒｋｓｈｏｐｓ［ｃ］．　［Ｓ．１．］：［ｓ．ｎ．］，２００４．　［５］ＥＦＲＯＳ　Ａ　Ａ，ＢＥＲＧ　Ａ　Ｃ，ＭＯＲＩ　Ｇ，ｅｔ　ａ１．ｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇ　ａｃｔｉｏｎ　ａｔ　ａ　ｄｉｓ—　ｔｎｃｅ：ｐｒａｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＥＥＥ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉ・　参考文献：　［１］ＯＳＡＤＣＨＹ　Ｍ，ＫＥＲＥＮ　Ｄ．Ａ　ｅｒｊｅｃｔｉｏｎ—ｂａｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆｒ　ｅｖｅｎｔ　ｄｅｔｅｃ—　ｔｉｏｎ　ｉｎ　ｖｉｄｅｏ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｃｉｒｃｕｉｔｓ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　ｆｏｒ　Ｖｉｄｅｏ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００４，１４（４）：５３４・５４１．　ｓｉｏｎ［ｃ］．Ｎｉｃｅ：［ｓ．ｎ．］，２００３．　［６］ＢＡＴＩＴｒｌ　Ｒ，ＡＭＡＬＤＩ　Ｅ，ＫＯＣＨ　Ｃ．Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　Ｏｐｔｉｃａｌ／ｌｏｗ　ａｃｒｏｓｓ　ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｓｃａｌｅｓ：ａｆｌ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｃｏａｒｓｅ—ｔｏ・ｉｆｎｅ　ｓｔｒａｔｅｇｙ［Ｊ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏ－　ｎａｌ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ，１９９１，６（２）：１３３—１４５．　［２］ＹＩＬＭＡＺ　Ａ，ＳＨＡＨ　Ｍ．Ａｃｔｉｏｎｓ　ｓｋｅｔｃｈ：ａ　ｎｏｖｅｌ　ａｃｔｉｏｎ　ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ：　ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＥＥＥ　Ｃｏｎｆ．ｏｎ　ＣＶＰＲ２００５［Ｃ］．Ｓａｎ　Ｄｉｅｇｏ：ＩＥＥＥ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｏｃｉｅｔｙ，２００５：９８４—９８９．　［３］ＡＧＧＡＲＷＡＬ　Ｊ　Ｋ，ＳＡＮＧＨＯ　ＰＡＲＫ．Ｈｕｍａｎ　ｍｏｔｉｏｎ：ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　ｅｃｏｇｎｉｒｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｃｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ：ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　３Ｄ　Ｄａｔａ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｄ　Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，ｔｈｅ　２ｎｄ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　［７］ＬＵＣＡＳ　Ｂ，ＫＡＮＡＤＥ　Ｔ．Ａｎ　ｉｔｅｒａｔｉｖｅ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｗｉｔｈ　ａｌｌ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｓｔｅｒｅｏ　ｖｉｓｉｏｎ：ｐｒｏｃ．ｏｆ　ＤＡＲＰＡ　ＩＵ　Ｗｏｒｋｓｈｏｐ　［Ｃ］．［Ｓ．１．］．［ｓ．ｎ．］，１９８１：１２１—１３０．　［８】ＬＯＷＲＡＮＣＥ　Ｒ，ＷＡＧＮＥＲ　Ｒ　Ａ．Ａｎ　ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｔｉｒｎｇ・ｔｏ・ｓｔｒｉｎｇ　ｃｏｒｒｅｃｉｔｏｎ　ｐｒｏｂｌｅｍ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｏｒｆ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ，１９７５，２２（２）：１７７—１８３．　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，２ＯＯ４［Ｃ］．［Ｓ．１．］　ｓ．ｎ．］，２００４．　［４］ＰＯＲＩＫＬＩ　Ｆ，ＨＡＧＡ　Ｔ．Ｅｖｅｎｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｂｙ　ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ　ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ｏｂｊｅｃｔ　ａｎｄ　ｆｒａｍｅ　ｆｅａｔｕｒｅｓ：ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　２００４　ＩＥＥＥ　Ｃｏｎｆｅ—