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J-GLOBAL ID:202202246609010644   整理番号:22A0202744

SAC-COT:3-Dポイントクラウドレジストレーションのためのグラフにおけるサンプリング互換性三角形によるサンプルコンセンサス【JST・京大機械翻訳】

SAC-COT: Sample Consensus by Sampling Compatibility Triangles in Graphs for 3-D Point Cloud Registration
著者 (5件):
資料名:
巻: 60  ページ: ROMBUNNO.5700115.1-15  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0016B  ISSN: 0196-2892  CODEN: IGRSD2  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)
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特徴対応からの6自由度(6DOF)姿勢推定は,3Dレジストレーションのための一般的でロバストなアプローチである。しかし,初期対応集合に存在する重い異常値はこの問題に大きな挑戦をもたらす。本論文は,ロバスト6-DOF姿勢推定と3-D登録のために,グラフ(SAC-COT)におけるCO相溶性三角形のサンプリングによって,SAmple Consensusと呼ばれる単純だが効果的な推定器を提示した。重要な新規性は誘導3点サンプリングアプローチである。それは,新しい対応サンプル表現,すなわち,CO相溶性三角形(COT)に基づいている。まず,互換性のある対応を接続するノードを持つグラフとして対応集合をモデル化した。次に,三元ループにより形成されたCOTsのランク付けとサンプリングにより,正確な仮説が初期反復段階で生成できることを示した。最後に,最大コンセンサスをもたらすCOTによって生成された仮説はSAC-COTの出力である。6つのデータセットと最先端の推定器との広範な比較に関する広範な実験は,以下を確認した。1)SAC-COTは,いくつかの反復で正確な登録を達成し,2)SAC-COTは,すべての競争者を凌駕し,Gauss雑音,データデシメーション,穴,クラッタ,部分重複,入力対応の変動スケール,およびデータモダリティ変動に直面するとき,超ロバストである。Copyright 2022 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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