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J-GLOBAL ID：202002260541312103   整理番号：20A1954941

多重有効制約によるロバストな点集合レジストレーションアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Robust Point Set Registration Approach With Multiple Effective Constraints

著者 (4件)： Sun Jing (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing, Ministry of Education, and also with School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei, China) ,  Sun Zhan-Li (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing, Ministry of Education, and also with School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei, China) ,  Lam Kin-Man (Department of Electronic and Information Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Zeng Zhigang (School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 67  号： 12  ページ： 10931-10941  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 点集合をいかに正確に登録するかは,いくつかの好ましくない因子により,依然として困難なタスクのままである。本論文では,複数の効果的な制約を持つGauss混合モデル(GMM)に基づいて,ロバストな点集合レジストレーション手法を提案した。空間変換によって,目標点集合にモデル点集合を包むことによってGMMを確立した。変位モデルの代わりに,空間変換を2種類の変換,アフィン変換と非アフィン変形として分解した。アフィン変換のために,パラメータベクトルの制約項を適用してロバスト性と効率を改善した。平滑性を強化するために,カーネルHilbert空間の正方形ノルムを,非アフィン変形のためのコヒーレント制約として採用した。さらに,点集合の空間幾何学を捉えるために,提案モデルの制約として多様体正則化を利用した。さらに,期待値最大化アルゴリズムを開発し,提案モデルの未知変数を解いた。最先端の手法と比較して,提案モデルは多重有効制約の利用により変形と回転に対してロバストである。いくつかの広く使用されたデータセットに関する実験結果は,提案モデルの有効性を実証した。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： Hilbert空間 ,  幾何学 ,  コヒーレンス ,  多様体 ,  ベクトル ,  *多重化 ,  正則化 ,  有効性 ,  *ロバスト性 ,  ノルム ,  アフィン変換 ,  平滑度
準シソーラス用語： *点集合 ,  EMアルゴリズム ,  Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  電動機  (NB07030U) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  制約 ,  ロバスト ,  点集合 ,  レジストレーション