포인트 클라우드 정합 성능 향상을 위한 리샘플링 방법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김종욱 | - |
dc.contributor.author | 박종일 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-07T11:10:02Z | - |
dc.date.available | 2022-07-07T11:10:02Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2020-11 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/144327 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 성능 향상을 위해 기하적 복잡도가 낮은 정점들의 영향을 최소화하는 포인트 클라우드 리샘플링 방법을 제안한다. 3 차원 특징 기술자(3D feature descriptor)를 기반으로 하는 포인트 클라우드 정합은 정점 법선 벡터의 변화량을 특징으로 사용한다. 따라서 강건한 특징은 대부분 정점 법선 벡터의 변화량이 큰 영역에서 추출된다. 반면에 정점 법선 벡터의 변화량이 거의 없는 평면 영역은 정합 수행 시에 이상점(outlier)으로 작용할 수 있으므로 해당 정점들이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화해야 한다. 제안하는 방법은 모델 포인트 클라우드의 기하적 복잡도를 고려한 리샘플링을 통해 전체 정점의 수 대비 복잡도가 낮은 정점들의 비율을 낮추어 이상점이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화하고 정합 성능을 향상시켰다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국방송미디어공학회 | - |
dc.title | 포인트 클라우드 정합 성능 향상을 위한 리샘플링 방법 | - |
dc.title.alternative | Resampling Method to Improve Performance of Point Cloud Registration | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 박종일 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2020년 한국방송·미디어공학회 추계학술대회 , pp.187 - 189 | - |
dc.relation.isPartOf | 2020년 한국방송·미디어공학회 추계학술대회 | - |
dc.citation.title | 2020년 한국방송·미디어공학회 추계학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 187 | - |
dc.citation.endPage | 189 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10530913 | - |
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