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J-GLOBAL ID：201702219689754936   整理番号：17A0462894

ロバスト最小自乗法を組み合わせた幾何学的制約に基づく点群モデリング法

A Point Cloud Modeling Method Based on Geometric Constraints Mixing the Robust Least Squares Method

著者 (6件)： YUE Jianping (Hohai Univ., Nanjing) ,  PAN Yi (Hohai Univ., Nanjing) ,  YUE Shun (Hohai Univ., Nanjing) ,  LIU Dapeng (Hohai Univ., Nanjing) ,  LIU Bin (Hohai Univ., Nanjing) ,  HUANG Nan (Hohai Univ., Nanjing)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 10006  ページ： 100060M.1-100060M.10  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  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： 3Dレーザ走査技術は3次元の空間情報収集に有意性の高い手法である。しかしながら,ニューラルネットワークやアルファ形状が用いられる既存の表面再構成技術の手法は,モデルの完全性を無視し重大な問題を引き起こす場合がある。そこで,本研究では,幾何学的制約を考慮した改良した点群モデルを提案する。主な改良点として,次の3点が挙げられる。まず,大きく影響を与える初期値の精度を高めるためのロバスト最小二乗法の適用である。次に最適化問題から制約をなくするためにペナルティ関数法を用い,最終的にL-Mアルゴリズムを使用することである。これによって問題点を解決することで,既存の手法よりも内部精度の優れたものとすることが可能となった。

シソーラス用語： 点群 ,  モデリング ,  最小二乗法 ,  ロバスト推定 ,  ペナルティ関数 ,  数値解法 ,  *電波観測 ,  気象観測 ,  気象観測機器 ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  *レーダ観測

分類 (2件)： レーザの応用  (BD04100V) ,  気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロバスト ,  最小自乗法 ,  幾何学 ,  制約 ,  点群 ,  モデリング