点云特征描述是点云分析领域中的一个重要研究方向。关键点提取和点特征描述子是点云特征描述的两个基本步骤。
关键点提取的目的是从点云中提取一些具有代表性的关键点，这些点具有一定的区分度和稳定性，能够对点云的整体形状和局部结构进行描述。关键点提取可以基于点的几何属性、法向量、曲率等信息，常用的算法包括Harris角点检测、SIFT、ISS、NARF等。
点特征描述子是对关键点进行表征的一种方式，通过计算关键点周围点的几何、拓扑或统计特征，生成一个向量来描述该关键点的属性。点特征描述子可以用于点云配准、物体识别、目标跟踪等应用。常用的算法包括FPFH、SHOT、Spin Image、3DShapeContext等。
综上所述，关键点提取和点特征描述子各自有着不同的作用，但在点云特征描述中都是不可或缺的步骤。
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