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J-GLOBAL ID：201702242395390592   整理番号：17A1721668

越えて前景閉塞を見る:SAPに基づくシーンの深さと外観再構成のための共同フレームワーク【Powered by NICT】

Seeing Beyond Foreground Occlusion: A Joint Framework for SAP-Based Scene Depth and Appearance Reconstruction

著者 (3件)： Xiao Zhaolin (Department of Computer Science, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Si Lipeng (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zhou Guoqing (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing  (IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing)
巻： 11  号： 7  ページ： 979-991  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1889A  ISSN： 1932-4553  CODEN： IJSTGY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 前景閉塞は三次元(3 D)再構成における重要な課題である。本論文では,最初に,前景閉塞無し多視点再構成間の違いを特性化した。ターゲットシーンを再構築するために,著者らは合成開口写真を用いた前景のオクルージョンを通して見ることを試みた。既存の方法とは異なり,ここでは,シーン再構成のためのより一般的なモデルを提案し,ターゲットの情景は,任意の規範ビューのにより観測された完全ではないかもしれない。シーン深さと外観の両方は知られていないと仮定して,画素ベースクラスタリングを用いた最適視点を選択することにより,カメラアレイデータからの三次元シーンを再構成した。,グローバル最適化フレームワーク,そこでは,粗から精への戦略を適用することにより,再構成結果を精密化における反復再構成手法を提案した。すべてのビューが部分的に閉塞した場合でも,提案アプローチでは,カメラアレイデータを用いた正確な深さマップと同様にシーンの外見を回復することができる。実験を行いその結果,提案アプローチでは,前景オクルージョンに対してよりロバストであり,最先端技術アプローチよりも優れていることを示した。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： モデル ,  キャラクタリゼーション ,  オクルージョン ,  画素 ,  三次元 ,  *閉塞 ,  *再構成 ,  精密化 ,  開口 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  大域的最適化 ,  規範 ,  *前景 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (8件)： 前景 ,  閉塞 ,  SAP ,  シーン ,  外観 ,  再構成 ,  共同 ,  フレームワーク