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J-GLOBAL ID：201802244539511479   整理番号：18A1255336

GPF: GMMにヒントを得た特徴保存点集合フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

GPF: GMM-Inspired Feature-Preserving Point Set Filtering

著者 (6件)： Lu Xuequan (Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang Province, P. R. China) ,  Wu Shihao (University of Bern, Bern, Switzerland) ,  Chen Honghua (Nanjing Normal University, Nanjing, Jiangsu Province, P. R. China) ,  Yeung Sai-Kit (Singapore University of Technology and Design, Singapore) ,  Chen Wenzhi (Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang Province, P. R. China) ,  Zwicker Matthias (Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, MD)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 24  号： 8  ページ： 2315-2326  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： それらの対応する雑音入力から雑音のない点集合を再構成することを目的とする点集合フィルタリングは,3D幾何学処理における基本的問題である。点集合フィルタリングの主な課題は,基本的な幾何学の幾何学的特徴を保存し,同時に雑音を除去することである。最先端のポイントセットフィルタリング方法は,この問題によってまだ構成されている。いくつかは,鋭い特徴を回復するように設計されておらず,他のものは,幾何学的特徴,特に微細スケールの特徴をよく保存することができない。本論文では,Gauss混合モデル(GMM)に触発されたロバスト特徴保存点集合フィルタリングのための新しいアプローチを提案した。雑音のある点集合とそのフィルタを入力として,著者らの方法は,雑音フリーと特徴保存の両方である高品質点集合をロバストに再構成することができる。種々の実験は,著者らのアプローチが,フィルタリング品質と再構成精度の両方に関して,選択された最先端の方法を健全に上回ることができることを示した。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： ロバスト性 ,  三次元 ,  *フィルタ ,  品質 ,  幾何学 ,  再構成 ,  *フィルタリング ,  雑音
準シソーラス用語： 高品質 ,  Gauss混合モデル ,  幾何学的特徴 ,  *点集合 , 【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)： GMM ,  ヒント ,  保存 ,  点集合 ,  フィルタリング