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포인트 클라우드의 깊이 보정을 위한 ICP 알고리즘
Iterative Closest Point Algorithm for Point Cloud Depth Refinement

  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05) 바로가기
  • 페이지
    pp.482-485
  • 저자
    최욱, 황원준
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412407

원문정보

초록

한국어
깊이 카메라를 이용해서 인간의 정밀한 전신 포인트 클라우드를 획득하기 위해서는 다양한 위치와 각도에서 촬영한 포인트 클라우드 간의 정합 및 깊이 보정이 필요하다. 기존에는 주로 Iterative Closet Point (ICP) 알고리즘을 이용해서 포인트 클라우드 간의 정합을 위한 3차원 변환을 추정한 후, 후처리로 독립적인 깊이 보정을 수행해 왔다. 본 논문에서는 ICP 알고리즘에서 사용되는 비용함수의 인수로 3차원 변환 뿐만 아니라 포인트 클라우드의 깊이 값이 사용될 수 있다는 점에 착안한 새로운 깊이 보정 알고리즘을 소개하고, 기존 후처리 방법과의 성능 비교를 통해 그 효용성을 검증한다.

목차

요약
1. 서론
2. ICP 알고리즘
3. ICP 알고리즘을 이용한 깊이 보정
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

  • 최욱 [ 인천대학교 전자공학과 ]
  • 황원준 [ 아주대학교 소프트웨어학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      2021~2025
    • 십진분류
      KDC 566 DDC 004