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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
키워드
포인트 클라우드 정합 Iterative Closet Point 알고리즘 깊이 필터링저자
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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