2024-03-29T10:03:35Z
https://soar-ir.repo.nii.ac.jp/oai
oai:soar-ir.repo.nii.ac.jp:00021963
2022-12-14T04:19:54Z
1221:1222
キーポイントパッチ抽出法を用いた高能率な進化計算による3次元点群レジストレーション
3D Point Cloud Registration by Efficient Evolutionary Computation with Keypoint Patches Extraction
植西, 一馬
サンドバル, ハイメ
岩切, 宗利
田中, 清
© 2018 一般社団法人 画像電子学会
3次元レジストレーション
進化計算
特徴点検出
キーポイントパッチ
3D registration
evolutionary computation
keypoint detector
keypoint patches
3次元点群のレジストレーションは,モデリングやオブジェクト認識などの応用技術の前処理としてよく使われる.進化計算による方式は,初期位置に依存せず高精度にレジストレーションできるという特長をもつが,他の方式と比較して計算量が大きいという問題がある.この原因は,評価関数を求めるための最近傍探索回数が多いためと考えられる.探索回数の削減には点群のリサンプリングがよく用いられるが,これはレジストレーション精度が低下することが多い.そこで,キーポイントの周囲の点のみを抽出した点群(キーポイントパッチ) を進化計算によるレジストレーションに用いる手法を提案する.また,更なる高精度化及び高速化を実現するため,境界の活用によるオクルージョンの悪影響の低減,キーポイントパッチの個数削減,キーポイントパッチのリサンプリングによる点数の削減を提案する.8種類のデータセットを用いた実験結果から,提案方式は従来方式と比較して,レジストレーション精度を維持しつつ約100倍以上高速化できることを確認した.
Article
画像電子学会誌.47(2):154-166(2018)
一般社団法人 画像電子学会
2018-04-30
jpn
journal article
VoR
http://hdl.handle.net/10091/00022718
https://soar-ir.repo.nii.ac.jp/records/21963
https://doi.org/10.11371/iieej.47.154
10.11371/iieej.47.154
0285-9831
AN00041650
画像電子学会誌
47
2
154
166
https://soar-ir.repo.nii.ac.jp/record/21963/files/17K20026_01.pdf
application/pdf
2.6 MB
2021-02-22