文献

J-GLOBAL ID：201702227098002287   整理番号：17A1097428

大規模と長期にわたる同時再構成とセグメンテーション【Powered by NICT】

Large scale and long standing simultaneous reconstruction and segmentation

著者 (6件)： Tateno Keisuke (Chair for Computer Aided Medical Procedures (CAMP), TU Munich, Munich Germany) ,  Tateno Keisuke (Canon Inc., Shimomaruko, Tokyo Japan) ,  Tombari Federico (Chair for Computer Aided Medical Procedures (CAMP), TU Munich, Munich Germany) ,  Tombari Federico (Dipartimento di Informatica: Scienza e Ingegneria (DISI), University of Bologna, Bologna Italy) ,  Navab Nassir (Chair for Computer Aided Medical Procedures (CAMP), TU Munich, Munich Germany) ,  Navab Nassir (Johns Hopkins University, Baltimore USA)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 157  ページ： 138-150  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  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： 本研究では,シーンの3D点雲のセグメンテーションを行うために,同時位置決めおよびマッピング(SLAM)を用いて再構成する同時に法を提案した。提案した方法は,SLAMを介して推定されたカメラ姿勢を利用する統一全球モデルにおける各入力深さ画像から得られたセグメントをインクリメンタルに。他の方法と異なり,この方法は実時間で多くの風景画からの全球モデルのサイズに依存しない複雑性で再構成されたシーンのセグメンテーションを得ることが出来た。さらに,二つの付加的寄与:ループ閉鎖法と故障回復と再局在アプローチ,融合セグメント間の大域的一貫性を保証するように設計され,筆者らのシステムが大規模に適している特異的かつ長定在再構成とセグメンテーションを用いた本システムを与える。いくつかのベンチマークデータセット上での計算効率と精度の点で技術の状態に対する,また我々の方法は多様な実際の屋内環境の実時間再構成とセグメンテーションを可能にするかを示すことによりこの提案の妥当性を検証した。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： 位置決め ,  画像 ,  *再構成 ,  故障 ,  *セグメンテーション ,  カメラ ,  三次元 ,  屋内環境
準シソーラス用語： 計算効率 ,  複雑性 ,  風景画 ,  実時間 ,  SLAM , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 高密度SLAM ,  セグメンテーション ,  リアルタイム ,  スケーラブル ,  長定在 ,  再局在化 ,  閉ループ化

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  長期 ,  再構成 ,  セグメンテーション