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J-GLOBAL ID：201902269620080360   整理番号：19A0947879

自動走査のための三次元形状マルチレベル局所マッチングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-level Partial Matching Algorithm for Autoscanning of 3D Shape

著者 (3件)： Sun Han (中国科学技術大学数学科学学院 合肥 230026) ,  Xia Xi (中国科学技術大学数学科学学院 合肥 230026) ,  Liu Ligang (中国科学技術大学数学科学学院 合肥 230026)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 31  号： 1  ページ： 10-16  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  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： 未知のシーンの走査と再構築において,ロボットが同時にこのシーンを理解できるようにするために,既存の部分情報に基づく物体セグメンテーションと認識を必要とせず,不完全点雲に基づく局所マッチング問題を解決しなければならない。既存の局所マッチング法はマッチング精度が低く、計算の複雑さが高いなどの問題に対して、三次元形状のマルチレベル局部マッチングアルゴリズムを提案した。粗い階層において,改良語袋法を用いて,次元縮小を加速し,詳細レベルで,3D特徴点ペア間の対応精度を精細に選別した。最初に,深さ学習記述子に基づくマルチスケールSVMを用いて,データベースモデルにおける特徴点をクラスタ化し,次に,空間関係に基づく視覚語袋法を用いて,データベース検索の候補モデルを検索した。最後に,不完全点雲と候補モデルの間の特徴点を,グローバルおよび局所的等距離性に基づいて選択した。それぞれの部分アルゴリズムに対して検証を行い、相関アルゴリズムとの比較と評価を行い、実験結果により、このアルゴリズムは局部マッチングの正確性を著しく向上させ、ロボットオンラインシーンスキャン、分析、再建などの関連作業に対して、非常に有意義な参考とサポートを提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  ロボット ,  *アルゴリズム ,  セグメンテーション ,  *走査 ,  *三次元 ,  *マッチング ,  学習 ,  計算量 ,  再構成 ,  次元縮小 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： オンライン ,  特徴点 ,  *マッチングアルゴリズム , 【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)： 走査 ,  三次元形状 ,  マルチレベル ,  マッチングアルゴリズム