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J-GLOBAL ID：202202259843913669   整理番号：22A0287102

厳しい異常値を持つ運動一貫性誘導ロバスト幾何学的モデルフィッティング【JST・京大機械翻訳】

Motion Consistency Guided Robust Geometric Model Fitting With Severe Outliers

著者 (7件)： Guo Hanlin (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Lu Yang (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Chen Haosheng (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Luo Hailing (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Xiao Guobao (College of Computer and Control Engineering, Minjiang University, Fuzhou, China) ,  Zhang Haifang (Department of Ophthalmology, Hebei General Hospital, Shijiazhuang, China) ,  Wang Hanzi (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 69  号： 4  ページ： 4065-4075  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 幾何学的モデルフィッティングは電子産業で広く適用されている。しかし,2視点画像間の多数の誤りマッチ(すなわち,厳しい異常値)によって崩壊したデータを扱うとき,それは挑戦的なタスクとして残っている。本論文では,厳しい異常値を含むデータにおけるモデルインスタンスのパラメータをロバストかつ効率的に推定するために,新しい動き一貫性誘導フィッティング法(MCF)を提案した。特に,入力データから,まず,運動において矛盾する全体異常値を,真の整合(即ち,インリーヤ)間の運動一貫性に従って,効果的にフィルタリングできる,それぞれにおいて,一連の近傍集合を生成した。次に,生成された近傍集合から最小部分集合をサンプリングするための効果的なサンプリングアルゴリズムを提案した。この方法で,サンプリングされた最小部分集合から計算されたモデル仮説は,高い確率ですべてのモデルインスタンスをカバーすることができる。さらに,生成された仮説と近傍集合の利点を利用して,モデルインスタンスの数とパラメータを推定するための新しいモデル選択アルゴリズムを提案した。フィッティング評価のために,画像が眼底カメラから収集される新しいデータセットも構築する。様々な電子工業応用に関する実験は,提案したMCFがいくつかの最先端のフィッティング法よりも非常に低い計算コストでより高いフィッティング精度を達成することを示した。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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  フィルタリング ,  集合 ,  眼底カメラ ,  *異常値 ,  パラメータ ,  部分集合 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *モデルあてはめ ,  モデル選択 ,  計算コスト ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 異常値 ,  運動 ,  誘導 ,  ロバスト ,  幾何学 ,  モデルフィッティング