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J-GLOBAL ID：201702261712800776   整理番号：17A1726199

[POSTER]6自由度物体姿勢追跡のためのベンチマークデータセット【Powered by NICT】

[POSTER] A Benchmark Dataset for 6DoF Object Pose Tracking

著者 (6件)： Wu Po-Chen ,  Lee Yueh-Ying ,  Tseng Hung-Yu ,  Ho Hsuan-I ,  Yang Ming-Hsuan ,  Chien Shao-Yi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISMAR-Adjunct  ページ： 186-191  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： 実シーンにおける物体の六自由度姿勢を追跡する正確に多数の応用を持つコンピュータビジョンや拡張現実感における重要な課題である。このタスクに対する多様なアルゴリズムが提案されているが,しばしば異なる配列を用い,実世界シナリオに近い大きなベンチマークデータセットは入手できないので,文献における既存の方法を評価するために困難である。本論文では,グランドトルース情報を用いた2Dおよび3DターゲットのRGB-Dビデオ配列からなる大型物体姿勢追跡ベンチマークデータセットを提示した。ビデオはプログラマブルロボットアームの助けを借りて種々の照明条件,異なる運動パターンと速度下で記録した。はこのベンチマークデータセット上での最先端の方法の広範な定量的評価結果を提示し,この分野における今後の研究方向を議論した。提案したベンチマークデータセットであるmedia.ee.ntu.edu。tw/research/OPTでオンライン利用可能である。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： *自由度 ,  コンピュータビジョン ,  拡張現実感 ,  三次元 ,  録画装置 ,  照明条件 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： オンライン ,  定量的評価 ,  最先端 ,  運動パターン ,  RGB-D ,  グランドトゥルース , 【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 (6件)： 6自由度 ,  物体 ,  姿勢 ,  追跡 ,  ベンチマーク ,  データセット