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J-GLOBAL ID：201802250714117191   整理番号：18A1905368

構造を意識した形状テンプレートを用いた構文解析【JST・京大機械翻訳】

Parsing Geometry Using Structure-Aware Shape Templates

著者 (6件)： Ganapathi-Subramanian Vignesh ,  Diamanti Olga ,  Pirk Soeren ,  Tang Chengcheng ,  Niessner Matthias ,  Guibas Leonidas
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： 3DV  ページ： 672-681  発行年： 2018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： 現実の人工物体は,それらの設計またはそれらの意図的な機能性の直接的な結果として,しばしば強くて容易に同定可能な構造を示す。構造は典型的に個々の部分とそれらの配置の形で現れる。オブジェクト構造を知ることは,オブジェクト認識とシーン理解のための重要な手がかりとなり得る。しかし,これらのシナリオで使用される商品RGB-Dセンサは,捕捉されたシーンについての構造情報なしに,生の非組織化ポイントクラウドを生成するだけである。さらに,生成されたデータは,一般的に部分的で,アーチファクトと雑音に敏感であり,それにより,走査された物体の構造を推定することができる。本論文では,オブジェクトの基礎となる構造を捉えるために,パラメータ化された形状テンプレートに大きな形状の集合を組織化する。テンプレートは,構造情報を新しいオブジェクトと不完全なスキャンに移すことを可能にする。形状テンプレートの一つと部分走査を整合させる深い神経回路網を用いて,それを整合させ,収集からの完全で詳細なモデルに適合させた。これにより,その部品を忠実にラベル付けし,走査物体の再構成を導くことができる。他の最先端手法と比較することにより,この方法の有効性を示した。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： 走査 ,  パラメタリゼーション ,  センサ ,  雑音 ,  神経回路網 ,  アーチファクト ,  物体認識 ,  *構文分析 ,  再構成
準シソーラス用語： RGB-D ,  シーン理解 ,  機能性 ,  人工物 , 【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 (3件)： 意識 ,  テンプレート ,  構文解析