文献

J-GLOBAL ID：202002239158581082   整理番号：20A0447024

改良型Growing Neural Gas with Utilityを用いた時系列3次元点群からの特徴量抽出と領域分割

著者 (3件)： 戸田雄一郎 (岡山大) ,  松野隆幸 (岡山大) ,  見浪護 (岡山大)
資料名： 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(CD-ROM)  (SICE SI (CD-ROM))
巻： 20th  ページ： ROMBUNNO.3E1-01  発行年： 2019年12月12日 
JST資料番号： F1751A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *移動ロボット ,  点群 ,  *特徴抽出 ,  セグメンテーション ,  教師なし学習 ,  構造 ,  実時間処理 ,  センサ ,  距離測定 ,  情報抽出 ,  学習アルゴリズム ,  確率分布 ,  密度分布 ,  信号標本化 ,  ベクトル ,  曲率 ,  画像処理 ,  距離センサ ,  Kinectセンサ ,  確率密度分布 ,  法線ベクトル ,  領域成長法
準シソーラス用語： 災害ロボット ,  三次元点群 ,  *領域分割 ,  *GNG-U ,  位相構造 ,  ダウンサンプリング ,  領域拡張法

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列 ,  3次元 ,  特徴量抽出 ,  領域分割