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J-GLOBAL ID:202102224270848587   整理番号:21A2637963

マルチビューポイントクラウドレジストレーションのためのバンドル調整について【JST・京大機械翻訳】

On Bundle Adjustment for Multiview Point Cloud Registration
著者 (8件):
資料名:
巻:号:ページ: 8269-8276  発行年: 2021年 
JST資料番号: W2448A  ISSN: 2377-3766  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:
抄録/ポイント
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マルチビュー登録を用いて,多重フレームからの剛体変換(RBT)を推定し,対応するスキャンでシーンを再構成した。ペアワイズ登録と姿勢同期の成功にもかかわらず,Bundle Adjustment(BA)の概念は,グローバル一貫性をより良く維持することが証明されている。そこで,本研究では,マルチビューポイントクラウドレジストレーションを,範囲ベースBAの解決における異なる観点からより扱いやすい。最初に,いくつかの以前のアプローチを統一するBAの目的関数の最適条件を解析した。この解析に基づいて,測定雑音と計算コストの両方を考慮した目的関数を提案した。特徴パラメータ更新のために,生測定値から大域的分布パラメータを計算する代わりに,各反復でフレームワイズ様式で局所分布を集約した。次に,特徴更新の計算コストは,スキャンの数だけに依存する。最後に,実世界シナリオに適用できるボクセルベース量子化を用いた多視点レジストレーションシステムを開発した。実験結果は,精度と速度の両方に関して,ベースラインを超える優位性を示した。さらに,結果は,著者らの平均位置決め誤差がセンチメートルレベルを達成することを示した。関連する材料は,プロジェクトページhttps://hyhuang1995.github.io/bareg/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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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