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J-GLOBAL ID：201802281669318947   整理番号：18A2232592

ロバストなレジストレーションのための空間コヒーレントマッチング【JST・京大機械翻訳】

Spatially Coherent Matching for Robust Registration

著者 (3件)： Wang Gang (Institute of Data Science and Statistics, School of Statistics and Management Shanghai, University of Finance and Economics, Shanghai, 200433, China) ,  Chen Yufei (Research Center of CAD, College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, 200092, China) ,  Zhang Haotian (Research Center of CAD, College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, 200092, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICPR  ページ： 1133-1138  発行年： 2018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： レジストレーション問題を解決するために,著者らは,ロバストなマッチングのために特徴点の与えられた推定集合から基礎となる対応を得ることができて,ロバストな登録のための変換を推定することができる空間的コヒーレントマッチング(SCM)と呼ばれるロバストな方法を提案した。画像対間の正しい整合と適合変換の回復はパターン認識の分野における重要な要素である。提案したSCMは,劣化(例えば,オクルージョン,変形,回転,異常値)により汚染された推定対応集合から始まり,主要な目標は真の対応を同定し,基礎となる変換を推定することである。次に,ロバストな指数距離損失と空間制約を持つ空間コヒーレント整合モデルにより,この挑戦的問題を定式化した。正則化理論に基づいて,SCMは隣接特徴のトポロジー構造を保存した。さらに,スパース近似戦略を用いて効率を改善した。最後に,実験結果は,提案方法がいくつかの実際の画像データセットと合成データセットに関するほとんどのテストシナリオにおいて現在の最先端の方法より優れていることを明らかにした。Copyright 2019 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： 定式化 ,  正則化 ,  位相幾何学 ,  異常値 ,  *ロバスト性 ,  *マッチング ,  *コヒーレンス ,  近似法 ,  画像 ,  オクルージョン ,  パターン認識
準シソーラス用語： 画像データ ,  スパース ,  特徴点 , 【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 (4件)： ロバスト ,  レジストレーション ,  コヒーレント ,  マッチング