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Poster Session IV MR-IoT/AI 융합 플랫폼
포인트 클라우드의 깊이 보정을 위한 ICP 알고리즘
Iterative Closest Point Algorithm for Point Cloud Depth Refinement
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
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- 페이지
- pp.482-485
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- 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
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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