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J-GLOBAL ID：201802271091488485   整理番号：18A0518786

形状制約を用いた3D点雲登録【Powered by NICT】

3D point cloud registration with shape constraint

著者 (2件)： Agarwal Swapna (Embedded System and Robotics, TCS Research & Innovation, India) ,  Bhowmick Brojeshwar (Embedded System and Robotics, TCS Research & Innovation, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 2199-2203  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： 本論文では,与えられた参照点群に剛体テンプレート点群を登録するのに提案した形状制約反復アルゴリズム。アルゴリズムは重力の原理への形状ベース類似性制約を埋め込む。参照により誘導される,形状制約重力は,各反復で,テンプレートは形状の観点から関連した整列良好であることをこのようなテンプレートの動きを制御する。この制約は変化(異常値ならびに/あるいは紛失した部品の存在),並進,回転およびスケーリングによるindtroduced困難な条件におけるアラインメントを可能にした。最小の人手介入の範囲内で効率的な実装手法を検討した。登録は,3D点群における変化検出のための重要であることを示した。アルゴリズムは三種類の最先端技術によるレジストレーション手法と比較した。実験は人工的および実世界データの両者の上で行った。提案したアルゴリズムは,大きな回転,構造化および非構造化異常値と欠測データの存在下で良好な性能を示した。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： 重力 ,  *三次元 ,  剛体 ,  並進 ,  構造形成 ,  アルゴリズム ,  異常値 ,  点群 ,  類似性 ,  アラインメント
準シソーラス用語： 欠測値 ,  最先端技術 ,  変化検出 ,  反復アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  3D ,  点雲