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J-GLOBAL ID：202002213966617139   整理番号：20A1377618

法ベクトルと密度に基づく点雲特徴点抽出問題研究【JST・京大機械翻訳】

FEATURE POINTS EXTRACTION OF POINT CLOUD BASED ON NORMAL VECTOR AND DENSITY

著者 (4件)： Ma Congcong (武漢理工大学物流工程学院 湖北 武漢 430063) ,  Li Song (武漢理工大学物流工程学院 湖北 武漢 430063) ,  Cao Jingjing (武漢理工大学物流工程学院 湖北 武漢 430063) ,  Yu Meng (武漢理工大学物流工程学院 湖北 武漢 430063)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 37  号： 5  ページ： 256-260,292  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  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： 点雲データ処理の分野において,既存の特徴点抽出アルゴリズムにおける誤りと見落としの問題を解決するために,点雲法ベクトルと密度の組合せに基づく特徴点抽出アルゴリズムを提案した。点クラウドモデルにおいてトポロジー関係を構築し,KDツリーを用いて目標点のK近傍を構築した。各点雲データに対応する法ベクトルを計算し、近隣内の各点の法ベクトル点積の平均値を特徴度とする。点雲密度を点間距離に基づいて計算した。特徴点と点雲密度を組合せ,特徴点識別パラメータを構成し,閾値と比較して特徴点抽出を実現した。実験結果は,このアルゴリズムの実現可能性と有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  *ベクトル ,  データ処理 ,  有効性
準シソーラス用語： 特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 法 ,  ベクトル ,  密度 ,  点雲 ,  特徴点 ,  研究