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J-GLOBAL ID:201802247965037594   整理番号:18A0950372

点群位置合せのためのスパース群マッチング

[Paper] Sparse Group Match for Point Cloud Registration
著者 (3件):
資料名:
巻:号:ページ: 151-161(J-STAGE)  発行年: 2018年 
JST資料番号: U0407A  ISSN: 2186-7364  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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本論文は点群位置合せのための点群ベースアルゴリズムを提案した。既存のアルゴリズムの大部分は,大域的に2つの点群を並べた。しかし,重なり比が低いか,入力が強い特徴を持たない場合には不適当である。整合点の高い精度は点群の剛体変換に役立つ。本研究は,点群の位置合せに対する正確なマッチング点を決定することを目的とした。提案した方法はリサンプリングした点群である点群に基づいている。次に,各点群に対する多重平均確率(MAP)を計算し,それらをスパース表現により整合させた。最後に,整合点ドリフト(CPD)アルゴリズムを用いて整合点群を位置合せし,同じ変換を適用して点雲を記録した。実験結果は,雑音と異常値に対するロバスト性に関して,著者らのアルゴリズムが低い重なり比率で点群を位置合せできることを示した。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
引用文献 (25件):
  • 1) P. J. Besl and N. D. Mckay, A Method for Registration of 3-D Shapes. IEEE Computer Society, 1992.
  • 2) S. Rusinkiewicz and M. Levoy, “Efficient variants of the icp algorithm,” Proc. 3DIM, 2001, pp. 145-152, 2001.
  • 3) J. L. Dai, Z. Y. Chen, Z. University, and Hangzhou, “The application of icp algorithm in point cloud alignment,” <i>Journal of Image & Graphics</i>, 2007.
  • 4) S. Bouaziz, A. Tagliasacchi, and M. Pauly, “Sparse iterative closest point,” in Eleventh Eurographics/acmsiggraph Symposium on Geometry Processing, pp. 113-123, 2013.
  • 5) B. Bellekens, V. Spruyt, R. Berkvens, and M. Wey, “A survey of rigid 3d pointcloud registration algorithms,” in AMBIENT 2014: The Fourth International Conference on Ambient Computing, Applications, Services and Technologies, pp. 8-13, 2014.
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