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J-GLOBAL ID：201802261245427518   整理番号：18A0401862

Kinectスタイルセンサからの深さデータのための低ビットレート3次元特徴記述子【Powered by NICT】

Low Bit-rate 3D feature descriptors for depth data from Kinect-style sensors

著者 (6件)： Prakhya Sai Manoj (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Lin Weisi (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Chandrasekhar Vijay (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Chandrasekhar Vijay (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Liu Bingbing (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Lin Jie (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 51  ページ： 40-49  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遠隔サーバ上に存在するデータベース点雲のセットと合致する入力点雲必要とする応用では,オンラインではなく,全入力点雲の圧縮と移動圧縮と移動3次元特徴記述子が望ましい。これは前者はより少ない帯域幅を必要とするとサーバ上で特徴抽出を必要としないからである。良好なキーポイントマッチング性能を提供することを既存の実数値3D特徴記述子をネットワーク上での移動のための高い帯域幅を必要とする。一方,既存の二元系3D特徴記述子を帯域幅比較的少ないを必要とするが,減少したキーポイントマッチング性能を提供する。本論文では,3D特徴記述子を効率良く圧縮する格子量子化を用いることを提案する。これらの圧縮された3次元特徴記述子を直接減圧の必要性なしに,圧縮領域における一致し,従ってメモリフットプリントと計算要求を大幅に低減することができた。もショット3次元特徴記述子の場合でもより圧縮を達成するために二重段階格子量子化を提案した。三最新の3D特徴記述子の可能なビット速度と達成可能なキーポイントマッチング性能のスペクトルを提供した。公的に利用可能なベンチマークデータセット上での実験的評価には圧縮した3D特徴記述子はより少ない帯域幅を必要とし,まだ良好なキーポイントマッチング性能を提供することを明らかにした。ソースコードはコミュニティの利益のために公式に入手可能である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 量子化 ,  スペクトル ,  実数 ,  減圧 ,  データベース ,  *三次元 ,  粒状材 ,  帯域幅 ,  ネットワーク ,  特徴抽出 ,  コミュニティ
準シソーラス用語： ソースコード ,  *ビットレート ,  オンライン ,  *特徴記述子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 3次元特徴記述子 ,  圧縮 ,  格子量子化 ,  3Dキーポイントマッチング

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： Kinect ,  スタイル ,  低ビットレート ,  3次元 ,  特徴記述子