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J-GLOBAL ID：201702253684610535   整理番号：17A0102552

三次元弾丸のデータ処理と特徴抽出研究【JST・京大機械翻訳】

Processing and feature extraction for three-dimensional bullet point cloud data

著者 (4件)： Ma Xin (Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences) ,  Wei Zhonghui (Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences) ,  He Xin (Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences) ,  Yu Guodong (Baicheng Ordnance Test Center)
資料名： Yejing yu Xianshi  (Yejing yu Xianshi)
巻： 31  号： 9  ページ： 889-896  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1519A  ISSN： 1007-2780  CODEN： YYXIFY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のアルゴリズムにおける痕画像の深さ特性情報の損失を解決するために,本論文では,痕画像の深さ特性パラメータを計算するための三次元点クラウド画像特徴抽出アルゴリズムを提案する。この方法では,稜線の勾配変化に従って局所特徴点から特徴点を見つけ,線形フィッティング法を用いて三角形の特徴パラメータ値を計算し,痕の特徴パラメータ値の類似範囲を決定し,類似範囲を利用して未知弾頭を識別し,痕と銃の一致性を確認した。実験結果は以下を示す。提案したアルゴリズムは,既存のサンプルの条件の下で,90%以上の正しい認識率を達成し,そして,1つのグループのデータの変換,特徴抽出およびパラメータ計算は,32.7秒であった。このアルゴリズムは,痕の要求を満たすことができ,それは,信頼できる基礎を提供することができ,一定の理論的価値と実用的意味を持つ。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  *データ処理 ,  類似性 ,  *特徴抽出 ,  線形性 ,  アルゴリズム ,  *三次元
準シソーラス用語： 認識率 ,  特徴パラメータ ,  特徴点 ,  局所特徴 ,  尾根 ,  画像特徴抽出 ,  特性パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： bullet marks ,  depth feature information ,  point cloud ,  slope ,  similar range

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 弾丸 ,  特徴抽出 ,  研究