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J-GLOBAL ID：201702219246609323   整理番号：17A0472962

最適化された特徴点選択による3D動き推定【Powered by NICT】

3D motion estimation via optimized feature point selection

著者 (4件)： Shen Qiu (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, PR China) ,  Dai Yuxi (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, PR China) ,  Kong Fanqiang (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, PR China) ,  Li Xiaofan (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 236  ページ： 147-152  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴点マッチングを介した3D動き推定は,マシンビジョンにおいて重要な問題である。しかし,多くの既存方法は種々の欠陥,整合誤差に敏感であるなどのために十分ではなく,特徴点選択のための適切なしきい値を与えるために困難である。これらの問題を解決するために,数学モデルをマッチングされた特徴点の量と質は,動き推定精度に影響するかを記述するために大量の実験から得られた。このモデルは,運動パラメータ計算のための最も適切な特徴点を選択するために用いることができ,したがって推定性能を最適化し,しきい値設定を回避した。実験結果は,提案したアルゴリズムが計算時間にほとんど影響を用いた3次元動き推定の精度を最大で50%まで改善できることを示した。さらに,手動閾値を設定するのに必要でないので,実時間応用に特に適している。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： マッチング ,  アルゴリズム ,  CPU時間 ,  *三次元 ,  数学モデル ,  *動き推定 ,  *最適化
準シソーラス用語： 実時間 ,  推定精度 ,  マシンビジョン ,  *特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 3D動き推定 ,  特徴点マッチング ,  最適化モデル

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  特徴点 ,  3D ,  動き推定