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J-GLOBAL ID：201802236780151643   整理番号：18A1043908

小運動ビデオ加速からの単眼深度【JST・京大機械翻訳】

Monocular Depth from Small Motion Video Accelerated

著者 (4件)： Ham Christopher ,  Chang Ming-Fang ,  Lucey Simon ,  Singh Surya
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： 3DV  ページ： 575-583  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： 筆者らは,高速化の目標を持つ小規模なベースラインを持つビデオシーケンスから深く再構成する新しい4段パイプラインを提案した。このパイプラインにおいて,正確な姿勢を推定するために必要な追跡点の数を低減するために,直接測光束調整のサブピクセル精度を利用した。既存の小さなベースライン法の徹底的な平面掃引アプローチを用いる代わりに,PatchMatchによって触発されたアルゴリズムを用いて,高密度の深さマップを効率的に計算した。ステレオマッチング誤差の代わりに,著者らのアルゴリズムは,ロバストな平均推定により複数フレーム上の分散を最小化する。実験結果は,著者らの方法がより広い範囲のベースラインとシーケンスサイズに対処する能力を持つことを示唆した。また,著者ら自身に加えてHaらからの実際の小運動クリップに関する定性的結果を比較し,著者らの方法が類似またはより良い品質の密な深さマップを出力し,少なくとも10x高速であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 小規模 ,  測光 ,  高速度 ,  ロバスト性 ,  品質 ,  *録画装置 ,  基準線 ,  ステレオマッチング ,  *単眼 ,  アルゴリズム ,  高速化 ,  再構成
準シソーラス用語： 奥行きマップ ,  サブピクセル ,  ビデオシーケンス , 【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)： 運動 ,  ビデオ ,  加速 ,  単眼 ,  深度