...
首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. ニュ-ロコンピュ-ティング. Neurocomputing >多次元特徴量直方体の相関関係を用いたオブジェクト認識方式FRCMの機能検証
【24h】

多次元特徴量直方体の相関関係を用いたオブジェクト認識方式FRCMの機能検証

机译:对象识别方法FRCM功能验证使用多维特征量矩矩形的相关性矩形矩形

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

3Dオブジェクト認識を行う手法として、我々は画像内の認識対象の特徴を多次元直方体で表現し、複数の直方体同士間の相関量によって類似物を認識する手法FRCM (Feature Rectangle Correlation Method)を検討している。 本稿では、陰影画像をMST (Minimum Spanning Tree)構造化し、局所的な構造に着目する特徴抽出手法を提案する。それにより複雑な曲面をもった物体について回転や輝度変動に対しロバストな認識能力を備えていることを報告する。
机译:作为执行3D对象识别的方法,我们用多维矩形平行六边形表达图像中的识别目标的特征,并考虑通过多个矩形状态之间的相关性识别模拟的方法。ING。 本文提出了一种特征提取方法,用于构建阴影图像MST(最小生成树)并专注于局部结构。 它报告说,它对具有复杂曲面的物体的旋转和亮度波动具有鲁棒识别能力。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号