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J-GLOBAL ID：202202260647519580   整理番号：22A0287004

レジストレーション-Is-評価:マルチ粒状事前評価によるロバストな点集合マッチング【JST・京大機械翻訳】

Registration-Is-Evaluation: Robust Point Set Matching With Multigranular Prior Assessment

著者 (5件)： Shu Yucheng (Chongqing Key Laboratory of Image Cognition, School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Liao Zhenlong (Chongqing Key Laboratory of Image Cognition, School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Xiao Bin (Chongqing Key Laboratory of Image Cognition, School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Li Weisheng (Chongqing Key Laboratory of Image Cognition, School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Gao Xinbo (Chongqing Key Laboratory of Image Cognition, School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4701414.1-14  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)

抄録/ポイント： 点集合登録は,リモートセンシング画像処理および解析における挑戦的なタスクの1つである。その重要なステップは,異なる種類の変換を受ける固定シーン点集合と移動モデル点集合の間の対応する関係を見つけることである。既存のアルゴリズムは,空間一貫性,局所類似性,および均一異常値のような登録性能を改善するために,主に異なる型の事前情報を利用する。しかしながら,登録プロセスの間の事前および中間情報に関する能動評価の欠如のため,これらの戦略は大きなデータ変換に影響を受けやすい。点集合登録のロバスト性と精度を高めるために,本論文では,新しいフレームワーク,すなわち,レジストレーション-評価(RisE)を提案した。マルチ粒状確率モデルに基づいて,著者らの方法は,マッチング状態を動的に評価するために,事前および事後情報の両方を利用して,利用する。さらに,余分な均一事前を付加する代わりに,著者らは異常値,ノイズ,欠測点,および重度縦糸点を著者らの登録評価モデルに統一し,それらを同時にアドレスした。また,局所極性相対幾何学(LPRG)と呼ばれる新しい点集合ディスクリプタを適用し,よりロバストな局所類似性測定を持つ。局所極座標を採用して,マルチスケールプールと相対的幾何学的計算を実行した。提案手法に基づいて,マッチング関係と空間変換を,登録プロセスのための有用な文脈ガイダンスを提供するために積極的に評価できる。多重データセットに関する実験結果は,著者らのアルゴリズムが,大きなデータ劣化の下で精度とロバスト性の両方に関して,最先端の方法より優れていることを示した。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 ,  幾何学 ,  雑音 ,  データ変換 ,  画像 ,  *レジストレーション【画像】 ,  *集合 ,  異常値 ,  確率モデル ,  極座標 ,  *マッチング ,  *ロバスト性 ,  統制索引語
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *点集合 ,  マルチスケール ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： レジストレーション ,  IS ,  評価 ,  マルチ ,  事前評価 ,  ロバスト ,  点集合 ,  マッチング