文献

J-GLOBAL ID：201702273020356778   整理番号：17A1273263

RGB-D画像におけるセグメンテーションの改善を用いた強化サポート関係抽出精度【Powered by NICT】

Enhance support relation extraction accuracy using improvement of segmentation in RGB-D images

著者 (2件)： Ahmadi Shokouh S. (RIV Lab., Department of Computer Engineering, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran) ,  Khotanlou Hassan (RIV Lab., Department of Computer Engineering, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPRIA  ページ： 166-169  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： 今日のマシンビジョン分野と応用の増加は,正確なシーン理解と解析を必要とする。サポート関係抽出はロボットおよびマシンビジョンタスクの最も重要で重大な問題の一つである。本論文では,セグメンテーションの改善を用いたサポート関係抽出精度を向上させた。RGB-D画像の深さ,色,を持つ正確で精密なサポート関係を得ることができた。本論文でも記録している間に発生した点雲における不連続性を改善する手法を提示した。実験結果は,抽出支援関係の精度は,セグメンテーション改善後著しく増加することが分かった。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： 不連続性 ,  *画像 ,  *セグメンテーション ,  ロボット
準シソーラス用語： シーン理解 ,  マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： RGB-D ,  セグメンテーション ,  強化 ,  関係抽出