2024-03-29T16:59:14Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001046722023-11-17T02:17:36Z06504:07684:07690
相対勾配法による3次元点群からの特徴抽出jpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00104648/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=104672&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan防衛大防衛大堀田富宝岩切宗利本報告では、距離画像センサを用いて取得した直方体の3次元点群のデータからの特徴抽出に適した一手法を提案する.提案手法では、ある点とその点の近傍にある複数の法線ベクトルの間で、それぞれの内積値を算出し、その平均値を求める.特に、平面の中心部にある点では、同一平面上にある点との間で内積を算出することになるが、注目点が稜線領域に近づくと、その内積値は他の平面にある点の影響を受ける.さらに、稜線領域から頂点に近づくにつれて、頂点を構成する複数面の影響も生じる.本研究では、これらの特性に注目し、点とその周辺構造に関する特徴を容易に抽出する手法を実現した.AN00349328第76回全国大会講演論文集201412212222014-03-112014-10-02