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J-GLOBAL ID：201802265970321701   整理番号：18A0845308

3D形状マッチングのための局所参照フレームの反復性とロバスト性に向けて:評価【JST・京大機械翻訳】

Toward the Repeatability and Robustness of the Local Reference Frame for 3D Shape Matching: An Evaluation

著者 (3件)： Yang Jiaqi (National Key Laboratory of Science and Technology on Multi-Spectral Information Processing, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Xiao Yang (National Key Laboratory of Science and Technology on Multi-Spectral Information Processing, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Cao Zhiguo (National Key Laboratory of Science and Technology on Multi-Spectral Information Processing, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 27  号： 8  ページ： 3766-3781  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  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： 局所参照フレーム(LRF)は,局所3D表面上に構築された独立座標系として,3D局所特徴記述子に広く使われている。LRFの利点は回転不変性と完全な3D空間情報を含み,それにより3D特徴記述子の識別性を大きく高める。文献には多数のLRF法がある。しかし,それらの再現性とロバスト性性能を異なるアプリケーションシナリオとnuisの下で比較する包括的な研究は行われていない。本論文は,異なるデータモダリティ(例えば,LiDAR,Kinect,および空間時間)を有する6つのベンチマークに関する8つの最先端のLRF提案と応用コンテキスト(例えば,形状検索,3D登録,および3D物体認識)を評価した。さらに,種々の支持半径,Gauss雑音,異常値(ショット雑音),メッシュ分解能変化,境界への距離,キーポイント位置決め誤差,クラッタ,オクルージョン,および部分重なりを含む種々の雑音に対する各LRFのロバスト性を評価した。実験研究は,異なるキーポイント検出器の下での性能,異なるLRFsと特徴表現組合せを用いたときのディスクリプタマッチング性能,および計算効率も測定した。評価結果を考慮して,試験したLRF法の特徴,利点,および現在の限界を要約した。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： 検出器 ,  クラッタ ,  回転不変性 ,  ショット雑音 ,  Gauss雑音 ,  異常値 ,  分解能 ,  ベンチマーク ,  *三次元 ,  *ロバスト性 ,  再現性 ,  雑音 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 形状検索 ,  特徴記述子 , 【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)： 3D形状 ,  マッチング ,  参照フレーム ,  ロバスト性 ,  評価