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J-GLOBAL ID：201702242434095890   整理番号：17A1398550

3Dシーン理解のための形状と色を用いたSupervoxelを用いた高速3D点雲のセグメンテーション【Powered by NICT】

Fast 3D point cloud segmentation using supervoxels with geometry and color for 3D scene understanding

著者 (3件)： Verdoja Francesco (University of Turin, Computer Science dept., Turin, Italy) ,  Thomas Diego (Kyushu University, Fukuoka, Japan) ,  Sugimoto Akihiro (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICME  ページ： 1285-1290  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： 3次元カラー点雲のセグメンテーションは,安価な消費者RGB-Dカメラの最近の利用可能性と多くのロボット応用に避けられない低レベル段階としてその重要性により新たな興味のある研究分野である。しかし,3Dデータの性質は,タスクに興味が注がれている,多くの異なる技術が提案されている,それらのすべては高価な計算コストを必要とする。本論文では,3次元カラー点雲のセグメンテーションのための新しい迅速な方法を提示した。雲のsupervoxel分配,すなわち,雲中の点の過剰セグメンテーションから始まる。分割の階層構造は維持されているために,それを反復Supervoxelを融合3Dセグメンテーションを得るために両方の形状と色を利用した新しい計量上でレバレッジする。アルゴリズムは入力の大きさに線形計算量を提示した。二種類の公開利用可能なデータセット上での実験結果は,提案した方法が最先端技術より優れていることを実証した。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： *形態 ,  消費者 ,  *高速度 ,  アルゴリズム ,  カメラ ,  *三次元 ,  *セグメンテーション ,  線形性 ,  階層構造 ,  計算量 ,  ロボット
準シソーラス用語： 三次元セグメンテーション ,  計算コスト ,  三次元データ ,  *シーン理解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D ,  シーン理解 ,  色 ,  点雲 ,  セグメンテーション