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J-GLOBAL ID：202002226848926265   整理番号：20A2071600

剛体および非剛体3Dオブジェクトのためのポイントクラウドカテゴリー化の評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Point Cloud Categorization for Rigid and Non-Rigid 3D Objects

著者 (4件)： Setty Shankar (K. L. E. Technological University, Hubballi, Karnataka, India) ,  Hegde Sindhu B. (K. L. E. Technological University, Hubballi, Karnataka, India) ,  Satyappanavar Supriya (K. L. E. Technological University, Hubballi, Karnataka, India) ,  Mudenagudi Uma (K. L. E. Technological University, Hubballi, Karnataka, India)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICVGIP 2018  ページ： 1-9  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文では,ポイントクラウドデータのための3Dオブジェクト分類の問題に取り組んだ。安価な走査装置と強力な計算資源の利用可能性により,点雲データの急速な成長がある。これは,3Dポイントクラウドデータの解析と処理のための基礎を形成する効率的分類技術を必要とする。分類問題に取り組むために,剛体と非剛体物体の両方に対する3Dオブジェクト分類フレームワークを提案した。最初に,提案方法は,非剛体オブジェクトのための点雲データに関するLaplace-Beltrami演算子を近似することによって,改良波動カーネル署名を用いて特徴記述子を抽出する。剛体物体に対して,この手法は,測地距離計算を修正することにより,幾何学的特徴,即ち,メトリックテンソルおよびChristoffel記号を用いる。次に,これらの特徴記述子を,バッグ特徴を用いて表現し,Fisherベクトル符号化技術を改善した。最後に,サポートベクトルマシンは3Dオブジェクトをクラスの事前定義集合に分類する。また,最先端のデータセット,すなわち,SHREC’10,SHREC’11,SHREC’12,SHREC’15およびPrinceton形状ベンチマークに関する提案3Dオブジェクト分類フレームワークの徹底的な性能評価を提供した。評価結果は,提案した方式が剛体と非剛体3D物体の両方に対して既存のオブジェクト分類法より優れていることを明らかにした。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 剛体 ,  テンソル ,  波動 ,  ベクトル ,  走査装置 ,  *三次元 ,  ベンチマーク ,  性能評価 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 低価格 ,  ホップ数 ,  点群データ ,  特徴記述子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 3Dオブジェクトカテゴリー化 ,  特徴 ,  Christoffel記号 ,  IFV ,  IWKS ,  計量テンソル ,  ポイントクラウドデータ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 剛体 ,  非剛体 ,  3D ,  オブジェクト ,  ポイント ,  クラウド ,  カテゴリー化 ,  評価