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J-GLOBAL ID：201702222471917891   整理番号：17A1651052

rgbd画像における視点共変キーポイント検出の性能評価【Powered by NICT】

Performance evaluation of viewpoint covariant keypoint detection in rgbd images

著者 (2件)： Asokan Athira (Dept of Electronics and Communication Engineering, Rajiv Gandhi Institute of Technology, Kottayam Kerala, India) ,  Josemartin M. J. (Dept of Electronics and Communication Engineering, Rajiv Gandhi Institute of Technology, Kottayam Kerala, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NetACT  ページ： 376-381  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テクスチャ+深さ(RGBD)含有量のアベイラビリティの大きな成長は,研究者深さにより与えられた幾何学的情報を用いた特徴の領域に焦点を当てることを動機づけた。これらの特徴はカメラ視野角の大きな変動下において,既存2D特徴よりもより効率的でロバストである。本論文では,異なるカメラ視野角から撮影した場面の二ビューのためのキーポイント検出器の性能評価を検討した。第一段階として,キーポイント検出器のために提案したRGBDモデル。このモデルを用いて,偏微分方程式(PDE)の数値解から得られた実行したキーポイント検出器。からキーポイントを抽出するマルチスケール表現に拡張した。本抽出法は,高速ロバスト特徴(SURF)抽出技術と比較した。また異なる雑音と高コントラストまたは低コントラスト画像のシーンのためのキーポイント検出器の挙動を解析した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 検出器 ,  カメラ ,  *画像 ,  高速度 ,  ロバスト性 ,  コントラスト ,  モデル ,  雑音 ,  偏微分方程式 ,  アベイラビリティ ,  *性能評価 ,  数値解法
準シソーラス用語： マルチスケール ,  視野角 ,  テクスチャ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 視点 ,  性能評価