Felmérés az egyszerű geometriai primitívek detektálási módszereiről a rögzített 3D adatokhoz
LTCI, Telecom ParisTech, Párizs - Saclay Egyetem, Párizs, Franciaország
Ayotle, Le Kreml Bicetre, Franciaország
Ayotle, Le Kreml Bicetre, Franciaország
LTCI, Telecom ParisTech, Párizs - Saclay Egyetem, Párizs, Franciaország
LTCI, Telecom ParisTech, Párizs - Saclay Egyetem, Párizs, Franciaország
Ayotle, Le Kreml Bicetre, Franciaország
Ayotle, Le Kreml Bicetre, Franciaország
LTCI, Telecom ParisTech, Párizs - Saclay Egyetem, Párizs, Franciaország
Intézményi bejelentkezés
Jelentkezzen be a Wiley Online Könyvtárba
Ha korábban hozzáférést kapott személyes fiókjához, kérjük, jelentkezzen be.
Vásároljon azonnali hozzáférést
- Tekintse meg a PDF cikket, valamint a hozzá tartozó kiegészítéseket és ábrákat 48 órán keresztül.
- A cikk nem nyomtatható.
- A cikk nem tölthető le.
- A cikk nem osztható újra.
- A cikk, valamint a kapcsolódó kiegészítők és ábrák korlátlan megtekintése.
- A cikk nem nyomtatható.
- A cikk nem tölthető le.
- A cikk nem osztható újra.
- A cikk/fejezet PDF, valamint a kapcsolódó kiegészítők és ábrák korlátlan megtekintése.
- Cikk/fejezet kinyomtatható.
- Cikk/fejezet letölthető.
- A cikk/fejezet nem osztható újra.
Absztrakt
A rögzített 3D-s adatok mennyisége folyamatosan növekszik a fogyasztói mélykamerák demokratizálódásával, a modern, több nézetből álló sztereó rögzítési beállítások fejlesztésével és a gépi tanuláson alapuló egyszemélyes 3D-s rögzítés növekedésével. A folyamatosan növekvő, gyakran felvételi zajjal és rekonstrukciós műtárgyakkal korrupt 3D-s adatok elemzése és ábrázolása komoly kihívást jelent a számítógépes grafika és a számítógépes látás határán. Ebből a célból a szegmentálás és az optimalizálás az alak absztrakciós folyamat kulcsfontosságú elemzési elemei, amelyek könnyebb geometriai formátumokon végrehajtva önmagukban is nagyon leegyszerűsíthetők. Ebben a felmérésben áttekintjük azokat az algoritmusokat, amelyek egyszerű geometriai primitíveket vonnak le nyers, sűrű 3D adatokból. Miután bemutattuk ezeket a technikákat, az elsajátítási modalitástól az alapul szolgáló elméleti koncepciókig, javaslatot teszünk egy alkalmazás-orientált jellemzésre, amelynek célja, hogy segítsen kiválasztani egy megfelelő módszert az alkalmazási igények alapján, és összehasonlítani a legújabb megközelítéseket. Befejezésül tippeket adunk e módszerek és a feltárandó kutatási kihívások értékelésének módjára.
Kérjük, vegye figyelembe: A kiadó nem felelős a szerzők által szolgáltatott bármilyen kiegészítő információ tartalmáért vagy működéséért. Bármilyen kérdést (a hiányzó tartalom kivételével) a cikk megfelelő szerzőjéhez kell irányítani.
- Hamisítók kiválasztott étrend-kiegészítőkben és azok kimutatási módszerei - Muschietti - 2020 - Gyógyszer
- 3 napos diétás tabletta (cápatankos fogyókúrás termékek - legjobb fogyáskiegészítők 2019)
- 10 legjobb ginzeng-kiegészítő 2019-ben!
- Méhviasz tabletta fogyáshoz Morbidan elhízott fogyás heti rendszerességgel CEOS Дата с
- 8 egyszerű tipp arra vonatkozóan, hogyan nézhet ki magasabb és karcsúbb ruhában - Shelley Golden stílus