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J-GLOBAL ID:201402252298508584   整理番号:14A0426869

Growing Neural Gasに基づく3次元点群処理

著者 (2件):
資料名:
巻: 2013  ページ: ROMBUNNO.IS1-E6  発行年: 2013年 
JST資料番号: L4705C  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)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近年,Virtual Reality技術やAugmented Reality技術の発展とともに,3次元画像処理への期待が高まってきている。特に,Microsoftから,カメラ画像と3次元距離データが同時取得可能なKinectが発売されて以来,様々な3次元点群処理技術が提案・提供されている。これらの3次元点群処理技術において,重要な技術の中に(i)ダウンサンプリング,(ii)法線ベクトルの算出,(iii)オブジェクトのクラスタリングが存在する。本稿では,教師なし学習の1つであるGrowing Neural Gas(GNG)を色情報を持った3次元点群データに適用することにより,3次元点群処理を行う手法の提案をする。(著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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