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J-GLOBAL ID：201802270965416194   整理番号：18A1655969

最小二乗サポートベクトルマシンの点雲データホール修復アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Hole Repairing Algorithm for Point Cloud Data Based on Least Square Support Vector Machine

著者 (2件)： Yang Yongqiang (河南財経政法大学計算机与信息工程学院 ,鄭州,450002) ,  Li Shuhong (河南財経政法大学計算机与信息工程学院 ,鄭州,450002)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban)
巻： 56  号： 3  ページ： 692-696  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1548A  ISSN： 1671-5489  CODEN： JDXLAW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 理想的ポイントクラウドデータホール修復の結果を得るために,最小二乗法サポートベクトルマシン(LSSVM)に基づくポイントクラウドデータホール修復アルゴリズムを,現在のアルゴリズムの欠点のために提案した。まず、散乱点雲境界から穴の修復範囲を推定し、次に穴と周辺点の情報に基づき、最小二乗法サポートベクトルマシンを用いて曲面を構築し、曲面点雲データの穴を修復し、最後にC++言語プログラミングを用いてシミュレーション実験を行った。実験結果は,最小二乗サポートベクターマシンが複雑なホールを効果的に修復し,他のアルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  C++言語 ,  *サポートベクトルマシン ,  *アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  散乱 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 点群データ ,  *最小二乗-サポートベクトルマシン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： three-dimensional imaging ,  surface reconstruction ,  point cloud data ,  hole repairing ,  least square support vector machine (LSSVM )

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最小二乗サポートベクトルマシン ,  点雲 ,  ホール ,  修復 ,  アルゴリズム