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J-GLOBAL ID：201802225683920561   整理番号：18A0537547

マイクロベースライン深さ推定のための位相に基づく学習【Powered by NICT】

Phase-based learning for micro-baseline depth estimation

著者 (4件)： Tao Qiuyan (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Wang Lianghao (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Li Dongxiao (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Zhang Ming (College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VCIP  ページ： 1-4  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： 伝統的なステレオマッチング問題のために設計された方法は,マイクロベースラインステレオ問題には適していない。本論文では,この問題に提案した新しい位相ベース学習フレームワーク。インスピレーションは周波数領域における相の関係に由来し,空間領域にシフトした。操縦可能ピラミッド分解はマイクロベースラインステレオ入力の位相差を計算するために使用され,学習ベース法を用いて,位相差パッチからの視差を決定した。提案したフレームワークは,領域変換と機械学習の組合せ,隣接勾配情報としてデータ駆動の利点を利用した。実験結果は,この組合わせを,位相ベースの方法の固有の誤差を効果的に低減し,革新的なフレームワークは,従来のステレオマッチング法より優れていることを示した。Copyright 2018 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： 機械学習 ,  *学習 ,  角錐 ,  視差 ,  *位相 ,  周波数領域 ,  ステレオマッチング
準シソーラス用語： データ駆動 ,  位相差 ,  空間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： ベースライン ,  推定 ,  位相 ,  学習