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J-GLOBAL ID：201702268780402296   整理番号：17A0406377

都市シーン解析のための3次元組織化メッシュの意味的セグメンテーション【Powered by NICT】

Semantic segmentation of 3D textured meshes for urban scene analysis

著者 (3件)： Rouhani Mohammad (Inria Sophia Antipolis - Mediterranee, France) ,  Lafarge Florent (Inria Sophia Antipolis - Mediterranee, France) ,  Alliez Pierre (Inria Sophia Antipolis - Mediterranee, France)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 123  ページ： 124-139  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分類3D測定データは,写真測量と3Dコンピュータビジョンにおけるコア問題となっている,現代の多視点幾何学的技法の上昇,手頃な距離センサと組み合わせたからである。は関心のある都市クラスにマルチビューステレオにより生成した集合組織化したメッシュのセグメンテーションのためのMarkov確率場ベース手法を導入した。入力メッシュは最初superfacetsとして小クラスタに分配され,と呼ばれている,幾何学的および測光的特徴を計算した。ランダムフォレストを各superfacetのクラス,ならびに隣接するsuperfacetsとの類似性を予測するために訓練した。類似性を用いたMarkov確率場対ポテンシャルの重みを帰属し,クラス間の文脈情報を説明した。実験結果により,提案フレームワークの有効性と精度を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 写真測量 ,  *三次元 ,  類似性 ,  コンピュータビジョン ,  クラスタ ,  *セグメンテーション ,  測光 ,  三次元測定 ,  集合組織 ,  *都市
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  対ポテンシャル ,  ランダムフォレスト ,  Markov確率場 ,  距離センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 意味論的セグメンテーション ,  テクスチャメッシュ ,  都市シーン ,  Markovランダム場 ,  ランダムフォレスト ,  結合ラベル予測 ,  文脈情報

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 都市 ,  シーン ,  解析 ,  3次元 ,  組織化 ,  メッシュ ,  意味 ,  セグメンテーション