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J-GLOBAL ID：201702252337522583   整理番号：17A1645340

有向H ausdorff距離を用いた点雲の新しい単純化法【Powered by NICT】

A novel simplification method of point cloud with directed Hausdorff distance

著者 (4件)： Li Taifeng (The State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology Huazhong University of Science & Technology Wuhan, China) ,  Pan Quanke (The State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology Huazhong University of Science & Technology Wuhan, China) ,  Gao Liang (The State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology Huazhong University of Science & Technology Wuhan, China) ,  Li Peigen (The State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology Huazhong University of Science & Technology Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSCWD  ページ： 469-474  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： 三次元(3D)ポイントクラウドは,コンピュータビジョンやパターン認識分野で一般に用いられる。一般に,生の点雲は後処理時間の巨大貯蔵空間とを必要とする冗長点の大きな数を持っている。本論文は,計算的に管理可能な点集合を得るための合成点雲単純化手法を提示した。最初に,粗から精への特徴抽出方法は法線ベクトル偏差およびk平均クラスタ化法,高曲率の領域で多くの試料点を濃縮を設計した。さらに,有向H ausdorff距離はエッジ保存的に点雲を賢明にする点クラウド上で直接行った。実験結果は,提案した方法が点雲単純化に有効であることを明らかにし,それは,既存の方法に比べて優れた性能を示した。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： 三次元 ,  パターン認識 ,  *簡素化 ,  コンピュータビジョン ,  特徴抽出 ,  クラスタ化 ,  後処理 ,  曲率
準シソーラス用語： エッジ保存 ,  法線ベクトル ,  点集合 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (2件)： 点雲 ,  単純化