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J-GLOBAL ID：201702230511884420   整理番号：17A1653965

複雑な場面におけるC-SHOT特徴に基づく3D物体認識と姿勢推定【JST・京大機械翻訳】

3D Object Recognition and 6DoF Pose Estimation in Scenes with Occlusions and Clutter Based on C-SHOT 3D Descriptor

著者 (2件)： Zhang Kailin (中国民航大学智能信号与図像処理天津市重点実験室天津 300300) ,  Zhang Liang (中国民航大学智能信号与図像処理天津市重点実験室天津 300300)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 29  号： 5  ページ： 846-853  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複雑な点雲におけるいくつかのターゲットを正確に同定するために,法線ベクトルに基づくC-SHOTに基づく3D物体認識法を提案した。まず第一に,RDB-Dデータの点雲ベクトルを推定する際に,近傍距離の情報を考慮して,距離重みの共分散行列を計算することによって,より正確な点雲法ベクトルを得た。次に,特徴点の法線ベクトルと近傍法線ベクトルの間の角度余弦に基づいて,点雲形状ヒストグラムを構築し,同時に,点雲テクスチャヒストグラムを形状ヒストグラムと融合して,C-SHOT記述子に融合した。最終的に,C-SHOTの特徴を抽出して,3Dホフ投票機構を導入して,点雲局所座標系によってノイズを除去することによって,マルチターゲット認識を達成した。LM-ICPに基づいて正確な位置決めと姿勢推定を実現し、目標のボックスを描き、ベンチマークデータベースCVLab及び収集実験室の実際のデータを用いて実験を行い、結果によりこの方法の有効性と正確性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 投票 ,  ベクトル ,  *物体認識 ,  ヒストグラム ,  *三次元 ,  雑音
準シソーラス用語： 正確性 ,  マルチターゲット ,  特徴点 ,  共分散行列 ,  法線ベクトル ,  *姿勢推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 3D object recognition ,  pose estimation ,  point cloud registration ,  iterate closed point ,  Hough transform

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 場面 ,  3D物体 ,  姿勢推定