文献
J-GLOBAL ID:202102224836853535   整理番号:21A2163694

データ最適化とフィルタリングに基づく改良型ロバストハンドアイキャリブレーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Robust Hand-Eye Calibration Algorithm Based on Data Optimization and Filtering
著者 (9件):
資料名:
巻: 2020  号: ICVRV  ページ: 159-164  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
ハンドアイキャリブレーションの数学モデルは,マシンビジョン領域における重要なモデルである。しかし,多くの他の地域では,手-眼較正の数学モデルも,コンピュータ支援診断のような2つのフレームの変換関係を得るために使用できる。入力データの品質は,正確な結果を得るためのハンドアイキャリブレーションアルゴリズムのための重要因子である。アルゴリズムが優れているとしても,不満足なデータはアルゴリズムの精度に有意な影響を及ぼすであろう。したがって,データフィルタリング規則を採用して,本論文におけるデータセットにおける異常値を除去した。最初に,二重四元数を用いたロバストハンドアイキャリブレーションアルゴリズムによって,初期結果を得た。次に,異常値をデータフィルタリング規則を用いてフィルタリングした。本論文では,AX-XBにより得られた誤差値を定量化するために,l_2行列ノルムを用いた。誤差を小から大に分類することによって,閾値を,大きな誤差値によってデータをフィルタするために設定した。最後に,フィルタデータを使用して,ロバストハンドアイキャリブレーションアルゴリズムによって新しい結果を計算した。逆投影実験を行い,提案した方法の妥当性を検証した。提案方法はより正確で,より良いロバスト性を持っている。二重四元数を有するロバストハンドアイキャリブレーションアルゴリズムと比較して,結果の精度は,データをフィルタリングした後に,50%改善した。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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る