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Invariant Extraction and Segmentation of 3D Objects Using Linear Lie Algebra Models 선형 거짓말 대수 모델을 사용한 3D 객체의 불변 추출 및 분할

Masaki SUZUKI, Jinhui CHAO

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요약 :

이 논문은 먼저 3D 객체에서 선형 거짓말 대수 모델의 불변량을 추출하는 강력한 알고리즘을 제시합니다. 특히, 법선 벡터의 정확한 추정치를 추출하기 위해 확장된 3D Hough 변환이 제시됩니다. 최소 제곱 피팅은 법선 벡터와 표현 행렬을 찾는 데 사용됩니다. 그런 다음 선형 거짓말 대수의 불변성을 사용하여 3D 객체에 대한 분할 알고리즘이 표시됩니다. 불변 공간과 물체 표면 모두에서의 불변 분포는 클러스터링 및 가장자리 감지에 사용됩니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E85-D No.8 pp.1306-1313
발행일
2002/08/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 처리, 이미지 패턴 인식

작성자

키워드