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J-GLOBAL ID：202102262095784517   整理番号：21A0013033

単一光子ライダーとベータ発散を用いた有害シナリオにおけるロバストな深さイメージング【JST・京大機械翻訳】

Robust depth imaging in adverse scenarios using single-photon Lidar and beta-divergences

著者 (5件)： Legros Q. (Heriot-Watt University,School of Engineering and Physical Sciences,Edinburgh,United Kingdom) ,  McLaughlin S. (Heriot-Watt University,School of Engineering and Physical Sciences,Edinburgh,United Kingdom) ,  Altmann Y. (Heriot-Watt University,School of Engineering and Physical Sciences,Edinburgh,United Kingdom) ,  Meignen S. (University Grenoble Alpes,Laboratoire Jean Kuntzmann,Grenoble,France) ,  Davies Mike E. (University of Edinburgh,School of Engineering,Edinburgh,United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SSPD  ページ： 1-5  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： 本論文では,単一表面に関連した単一光子ライダ波形から,簡単なモデルを用いて,範囲プロファイルのロバスト推定の問題を検討した。既存の方法とは対照的に,明示的な光子検出事象を明示的にモデル化すると,このような事象を無視して,深さパラメータを,モデル不整合にロバストであるコスト関数を用いて推定した。より正確には,古典的尤度関数の代わりにβ発散の族を考慮した。この再定式化は,必要なロバスト性の量に依存して,観測の重みをバランスさせることが可能である。このアプローチの性能を,異なる観測シナリオの下で合成データを用いた一連の実験を通して評価した。得られた結果は,異なる背景照明とイメージングシナリオに対して,最先端のピクセルワイズ法と比較して,推定のロバスト性の著しい改善を実証した。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： *光子 ,  照明 ,  *画像処理 ,  費用関数 ,  不整合 ,  定式化 ,  ロバスト推定 ,  *ロバスト性 ,  尤度関数 ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  *単一光子 , 【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 (6件)： 単一光子 ,  ライダー ,  発散 ,  シナリオ ,  ロバスト ,  イメージング