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J-GLOBAL ID：201902220100091973   整理番号：19A0518460

単一視野と多視点深度融合【JST・京大機械翻訳】

Single-View and Multiview Depth Fusion

著者 (4件)： Facil Jose M. (I3A, University of Zaragoza, 50018 Zaragoza, Spain) ,  Concha Alejo (I3A, University of Zaragoza, 50018 Zaragoza, Spain) ,  Montesano Luis (I3A, Bit&Brain Technologies, University of Zaragoza, Zaragoza, Zaragoza, SpainSpain) ,  Civera Javier (I3A, University of Zaragoza, 50018 Zaragoza, Spain)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 2  号： 4  ページ： 1994-2001  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： 単眼配列からの高密度で正確な3Dマッピングは,いくつかの応用とまだオープンな研究分野にとって重要な技術である。本論文は,単一視点畳込みネットワーク(CNN)ベースの深さ推定に関する最近の結果を活用して,それらを多視点深さ推定によって使用した。両アプローチは相補的強度を示した。多視点深さは非常に正確であるが,高テクスチャ領域と高パララックス事例においてのみである。単一視点の深さは,テクスチャのない領域を含む中レベル領域の局所構造を捉えるが,推定された深さはグローバルなコヒーレンスを欠いている。著者らが提案した単一および多視点融合は,いくつかの側面で挑戦的である。最初に,両方の深さは,画像含有量に依存する変形によって関連した。第二に,高精度の多視点点の選択は,低視差配置に対して困難である可能性がある。両問題に対する寄与を示した。NYUv2およびTUMの公開データセットにおける著者らの結果は,著者らのアルゴリズムが個々の単一および多視点アプローチより優れていることを示した。著者らの単一および多視点深さ提案におけるマッピングの重要な側面を示すビデオは,https://youtu.be/ipc5HukTb4kで利用可能である。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： 単眼 ,  画像 ,  録画装置 ,  コヒーレンス ,  ネットワーク ,  *視差 ,  アルゴリズム ,  畳込み
準シソーラス用語： 高精度 ,  局所構造 ,  質感 ,  三次元マッピング ,  高密度 , 【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)： 視野 ,  視点 ,  深度 ,  融合