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J-GLOBAL ID：202102220176661657   整理番号：21A0068189

RGB-D-E:高速6自由度物体追跡のためのイベントCameraキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

RGB-D-E: Event Camera Calibration for Fast 6-DOF object Tracking

著者 (5件)： Dubeau Etienne (Universite ́ Laval) ,  Garon Mathieu (Universite ́ Laval) ,  Debaque Benoit (Thales Digital Solutions) ,  Charette Raoul de (Inria) ,  Lalonde Jean-Francois (Universite ́ Laval)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISMAR  ページ： 127-135  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： 拡張現実デバイスは,位置決めやトラッキングのような様々なタスクを実行するための複数のセンサを必要とする。現在,一般的なカメラは,高いデータ帯域幅と電力利用を課す,主にフレームベース(例えばRGBと深さ)である。低電力とより応答性のある拡張現実システムの必要性により,フレームベースセンサだけを用いることは,エンビロンメントから高周波データを必要とする様々なアルゴリズムに限界を課す。そのように,イベントベースセンサは,それらの低電力,帯域幅および待ち時間,ならびにそれらの非常に高い周波数データ収集能力により,ますます普及している。本論文では,6自由度における3D物体追跡の速度を高めるために,イベントベースカメラの使用を初めて提案した。この応用は,強力なAR経験を伝えるために非常に高い物体速度を扱うことを必要とする。この目的のために,最近のRGB-Dセンサ(Kinect Azure)とイベントカメラ(DAVIS346)を組み合わせた新しいシステムを提案した。著者らは,既存のRGB-Dネットワークをカスケード方式で新しいイベントベースネットワークと組み合わせた深い学習アプローチを開発し,著者らのアプローチがRGB-D-Eパイプラインを用いて最先端のフレームベース6-DOFオブジェクトトラッカーのロバスト性を著しく改善することを示した。著者らのコードと著者らのRGB-D-E評価データセットは,https://github.com/lvsn/rgbde-trackingで利用可能である。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  カメラ ,  応答特性 ,  学習 ,  ネットワーク ,  HF【周波数】 ,  帯域幅 ,  待ち時間 ,  *自由度 ,  データ収集 ,  ロバスト性 ,  拡張現実感
準シソーラス用語： *物体追跡 ,  低電力化 ,  *RGB-D , 【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 (5件)： RGB-D ,  6自由度 ,  物体追跡 ,  イベント ,  キャリブレーション