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J-GLOBAL ID：201802270304931903   整理番号：18A0244691

小運動からの正確な深さマップの推定【Powered by NICT】

Accurate Depth Map Estimation from Small Motions

著者 (2件)： Corcoran Peter ,  Javidnia Hossein
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 2453-2461  発行年： 2017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： ディジタル軽量カメラの使用の増加に従い,3D情報を生成するコンピュータビジョンにおいて重要な課題となっている。この課題を解くために文献中に提示されたいくつかの試みにもかかわらず,一連の画像を捕捉するために深さマップと必要なベースライン(最初と最後のフレームの間の距離)の構造精度になる場合には未解決の問題のままである。本論文では,新しいアプローチは狭いベースラインに獲得された画像列からの半dense/dense3D構造と共に高品質密深さマップを計算するために提案した。小ベースラインを用いた時の微小運動からの深さ情報の計算深さ値の不確実な計算のために数十年間にわたり課題となっている12mmに達した。提案した方法は,実際に,400mmまでの8mmからはるかに広い範囲のベースラインに行うことができる参照フレームの構造を尊重しながら。評価は10台以上記録されている小規模な運動クリップと広いベースラインを行い,Middleburyベンチマークからのステレオ画像の7セットを実施している。予備的結果は,提案した方法が現在の最新法と比較して構造精度の点で優れた性能を持つことを示した。また,提案した方法の性能は安定のままである少数フレームののみが処理に利用できる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  小規模 ,  三次元 ,  *基準線 ,  カメラ ,  ディジタル方式 ,  画像 ,  コンピュータビジョン ,  立体画像 ,  不確実性
準シソーラス用語： 高品質 ,  画像列 ,  軽量 ,  *奥行きマップ , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： 運動 ,  深さマップ ,  推定