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J-GLOBAL ID：201802241953733270   整理番号：18A0866963

法曲率最大値とベクトル内積に基づく脊椎光学モデル特徴点自動識別手法【JST・京大機械翻訳】

An Automatic Recognition Algorithm for Feature Points of Spine Optical Model--Based on Maximum Value of the Curvature and Vector Inner Product

著者 (6件)： Hui Yu (西北工業大学 計算机学院,陜西 西安,710072) ,  Wu Junsheng (西北工業大学 軟件与微電子学院,陜西 西安,710072) ,  Du Jing (西北工業大学 管理学院,陜西 西安,710072) ,  Yu Bin (西安電子科技大学 計算机学院,陜西 西安,710071) ,  Zhang Chen (西安電子科技大学 計算机学院,陜西 西安,710071) ,  Nie Wenbin (西安点云生物科技有限公司,陜西 西安,710077)
資料名： Xibei Gongye Daxue Xuebao  (Xibei Gongye Daxue Xuebao)
巻： 35  号： 6  ページ： 1064-1072  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2195A  ISSN： 1000-2758  CODEN： XGDUE2  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： 脊椎光学モデルの定位とレジストレーションにおいて、主な難点はモデル特徴点の定位である。手動注釈の特徴点の精度が不十分で、大きな誤差などの問題が生じやすいため、法曲率の最大値とベクトル内積に基づく脊椎モデル特徴点の自動識別方法を提出し、この方法はピックアップポイントの曲率をダイナミックに調整でき、それによって特徴点のピックアップの精度を最大限に保証できる。方法:まず、ガウス曲率と平均曲率流などの多曲率特徴により、手動選択点の法曲率の最大値が得られ、曲率が大きいほど、三次元モデル表面のこの点の湾曲程度も大きく、即ち、3次元モデルの幾何輪郭情報を表現し、そして、手の半径r範囲内のすべてのモデル点の法曲率の最大値を、その点の中のすべてのモデル点の法曲率の相対最大値を表現し、そして、これらの法の曲率の最大値が大きいn個の候補点を選び、候補点と手動選択点の間のベクトル内積を選出し、それによって、ベクトル間の角度を得た。ベクトル内積間の幾何学的角度が小さいほど,2つの点間のユークリッド距離の近さが近くなるので,最小の角度の候補頂点は手動ピックアップの点を置き換えるので,この点の局所的特徴の変化を正確に反映できる。実験の対比分析を通して、新しい方法は特徴点の標記精度を約35%向上させ、それによって新方法の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *脊柱 ,  アノテーション ,  *ベクトル ,  *曲率 ,  *光学模型 ,  幾何学 ,  *内積 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  湾曲 ,  Gauss曲率 ,  *自動認識 ,  *特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 3D model ,  feature point tagging ,  Maximum value of the curvature ,  vector inner product.

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (10件)： 法 ,  曲率 ,  最大値 ,  ベクトル ,  内積 ,  脊椎 ,  光学モデル ,  特徴点 ,  自動識別 ,  手法