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J-GLOBAL ID：201802221545889227   整理番号：18A1304456

クラスタ化表面によるRGB-Dシーンにおけるオブジェクトのセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of objects in RGB-D scenes by clustering surfaces

著者 (2件)： Yalic Hamdi Yalin (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Hacettepe Ueniversitesi Ankara, Tuerkiye) ,  Can Ahmet Burak (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Hacettepe Ueniversitesi Ankara, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2018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： RGB-Dデータを用いた物体認識,検出およびセグメンテーションタスクは,マシンビジョンおよびロボットの分野で頻繁に使用されている。本研究では,RGB-Dデータ上のオブジェクトセグメンテーションのための方法を提案した。第一段階では,フィルタリング段階を適用して,深さデータのより良い表現を得た。深さデータのすべての点について表面法線を計算した。次のステップでは,領域成長アルゴリズムの修正版を用い,その中で表面正規を比較した。このように,物体の表面を得た。最後のステップにおいて,表面から抽出された特徴の助けを借りて,オブジェクトをX-手段によって表面をクラスタ化することによってセグメント化した。提案した方法を複雑なシーンを含むデータセットでテストし,文献における関連研究に匹敵した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  フィルタリング ,  物体認識 ,  ロボット ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 領域成長法 ,  オブジェクトセグメンテーション ,  マシンビジョン ,  *RGB-D , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタ化 ,  RGB-D ,  シーン ,  オブジェクト ,  セグメンテーション