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J-GLOBAL ID：202102219628175696   整理番号：21A0158456

進化的アプローチに基づくロバストなマッチングコスト関数【JST・京大機械翻訳】

Robust matching cost function based on evolutionary approach

著者 (2件)： Hong Phuc Nguyen (Department of Software Engineering, Eastern International University, Binh Duong, Vietnam) ,  Ahn Chang Wook (Artificial Intelligence Graduate School, Gwangju Institute of Science and Technology, Gwangju 61005, South Korea)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 161  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,訓練データから学習されたマッチングコスト関数を用いた新しいステレオマッチング法を提案した。コスト関数は,それらの値を選択するのに必要な多数のパラメータを含むので,その値を手動で選択することは,ほとんど不可能である。各データセットのパラメータ値を自動的に最適化するために進化的アルゴリズムを採用した。ミドルブリー,KITTI 2012,およびKITTI 2015データセットを用いて,実時間計算を達成できる最先端のステレオマッチング法と提案したステレオマッチング法を比較した。実験結果は,提案方法がリアルタイム最先端のステレオマッチング法より優れていることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  発見的方法 ,  *費用関数 ,  *ロバスト性 ,  ステレオマッチング
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  訓練データ ,  ブリー ,  実時間 ,  パラメータ値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Metaヒューリスティックス ,  マッチングコスト ,  ステレオマッチング

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 進化 ,  ロバスト ,  マッチング ,  コスト関数