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J-GLOBAL ID：202002218322706792   整理番号：20A1961235

セマンティックツリーベース3Dシーンモデル認識【JST・京大機械翻訳】

Semantic Tree-Based 3D Scene Model Recognition

著者 (5件)： Yuan Juefei (University of Southern Mississippi, USA) ,  Wang Tianyang (Austin Peay State University, USA) ,  Zhe Shandian (University of Utah, USA) ,  Lu Yijuan (Texas State University, USA) ,  Li Bo (University of Southern Mississippi, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： MIPR  ページ： 85-90  発行年： 2020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： 3Dシーン認識はロボット工学,自律運転車,拡張現実感(AR),バーチャルリアリティ(VR),3D映画およびゲーム生産を含む多くのアプリケーションにとって重要である。多くの意味情報(即ち,オブジェクト部分およびオブジェクトグループ)は,3Dシーンモデルに存在する。3Dシーン認識精度を著しく改善するために,意味的シーンツリーを構築し,深いランダムフィールド(DRF)モデルベースセマンティック3Dシーン認識アプローチを提案することにより,そのような意味情報を認識プロセスに組み入れる。実験により,意味的アプローチが3Dシーンモデルの意味論的情報を効果的に捕捉し,それらの類似性を正確に測定でき,従って認識性能を大幅に強化できることを実証した。コード,データおよび実験結果は,プロジェクトホームページに関して見つけることができた。Copyright 2020 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： 意味論 ,  ゲーム ,  応用プログラム ,  *三次元 ,  類似性 ,  バーチャルリアリティ ,  ホームページ ,  拡張現実感
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  確率場 ,  意味情報 ,  認識精度 ,  立体映画 ,  シーン理解 , 【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 (3件)： 3D ,  シーン ,  モデル