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J-GLOBAL ID：201702276247065204   整理番号：17A1593296

改良された空間的文脈の分類方法を提案する。【JST・京大機械翻訳】

An Improved Contextual Classification Method of Point Cloud

著者 (4件)： He Elong (中国地質大学(武漢)信息工程学院,湖北 武漢,430074) ,  Wang Hongping (中国地質大学(武漢)信息工程学院,湖北 武漢,430074) ,  Chen Qi (中国地質大学(武漢)信息工程学院,湖北 武漢,430074) ,  Liu Xiuguo (中国地質大学(武漢)信息工程学院,湖北 武漢,430074)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 46  号： 3  ページ： 362-370  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 点雲データが線形分布と密度不均一性を持つという特徴を考慮し,既存の複雑な場面の点雲分類法における非局所空間の文脈情報の有効利用を欠くために,改良した空間的文脈の点雲分類法を提案した。点雲データと曲率を抽出するための適応可能な近傍に基づいて,最初に,点雲の局所的特徴と依存性空間の文脈を推定し,次に,スーパーボクセルに基づく分布空間の文脈を抽出し,最後に,高次条件付き確率場モデルを用いて,点雲データを自動的に分類した。それは,単一点クラウドの局所的特徴分類の限界を避けることができた。実験結果は,本方法が効果的にポイントクラウドデータ分類の精度を改良することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不均一性 ,  モデル ,  線形性 ,  *曲率
準シソーラス用語： 点群データ ,  条件つき確率場 ,  有効利用 ,  文脈情報 ,  *分類法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： point cloud ,  classification ,  spatial context ,  adaptive neighborhood ,  CRF

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 文脈 ,  分類方法 ,  提案