王丽辉 张娜 罗晓玲

摘要：该文分析了基于非参数核密度估计技术的点云数据法向量算法的相关问题，文章先分析了非参数核密度估计技术的相关内容，并对其建模内容进行阐述；之后在非参数核密度估计技术的基础上，研究了点云数据法向量算法，希望能对相关人员工作有所帮助。

关键词：非参数核密度估计技术；点云数据法；向量算法

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）06-0215-02

在计算机图形学的几十年发展历程中，基于多种网格造型并绘制简单的数据结构，已经成为现阶段交互式图形绘制的主要手段。但是从应用来看，这种方法依然存在一定的局限性，包括拓扑信息数量大、难以维持密集汇集点的网格操作等。针对这种问题，点云数据应运而生，有效满足了当前建模、绘制技术的要求，产生了巨大的影响。因此在当前环境下，重视对点云技术的研究更具有实际意义。

1非参数核密度估计技术的基本内容

在传统学术研究中，很多学者在研究参数概率密度函数的估计内容时，总是假设概率函数的参数形式是已知的，并在这种条件下完成对数据信息的分析。但是越来越多的学者认为，一些特殊的假设条件是否成立有待商榷，并且从人们的实际生活中可以发现，很多学者提出的概率问题实际上只有很少的部分能符合实际情况，这一现象最终导致参数概率密度估计方法的应用价值受到影响。

非参数核密度估计技术就是在上述问题的基础上发展起来的，这一技术属于非参数统计学的范围，这一技术的出现改变了传统统计学的格局，为数据处理模型中那些不能被完全处理的数据提供了一个新的统计方法。……