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J-GLOBAL ID:201902250178071245   整理番号:19A1553337

ユーザの視野における障害物の存在下での可視KNNオブジェクトの発見【JST・京大機械翻訳】

Finding Visible kNN Objects in the Presence of Obstacles within the User’s View Field †
著者 (4件):
資料名:
巻:号:ページ: 151  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7212A  ISSN: 2220-9964  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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多くの空間応用において,ユーザはそれらに見えるデータオブジェクトのみに関心を持っている。したがって,可視データオブジェクトの発見は,これらの実世界の空間応用における重要な操作である。本研究では,新しいタイプの空間質問,View場認識可能な可視k最近傍(V2-kNN)質問に取り組んだ。ユーザの位置と彼の視野を与えると,V2-kNN質問はデータオブジェクトpを発見するので,pはユーザに最も近く見える。そこでは,データオブジェクトは(1)障害物によって隠されず,(2)ユーザの視野内にある。可視NN質問に関する以前の研究は,これらの2つの因子のうちの1つだけを考慮したが,両方ではなかった。著者らの知る限りでは,本研究は,障害物の影響と解の発見における視野の制限の両方を考察する最初のものである。V2-kNN質問の効率的処理をサポートするために,グリッド構造を用いて,データオブジェクトと障害物をインデックスした。また,データオブジェクトと最終質問結果に関連する障害物だけがアクセスされるように,剪定ヒューリスティックスを設計した。提案したアルゴリズムの有効性を検証するために,実データと合成データセットの両方を用いた包括的実験評価を行った。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
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分類 (2件):
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図形・画像処理一般  ,  その他の情報処理 
引用文献 (35件):
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