大規模距離画像の並列統合手法の効率化とその評価(一般セッション6,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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概要
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近年,レーザレンジセンサを用いた3次元モデル化に関する研究が広く行われている.しかし非常に大規模な距離画像を統合するためには,計算時間やメモリ使用量の面で残された課題も多い.そこで本稿では並列探索のためのデータ構造であるGrid kd-treeを用いて,実際の大規模距離画像をPCクラスタ上で統合実験を行い,これを評価する.また対象が大規模であると精度や特性の異なる複数のセンサを用いる必要がある.そこで,それぞれのセンサの信頼度を考慮して効率的に統合する方法についても検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-03-06
著者
-
池内 克史
東京大学生産技術研究所
-
大石 岳史
東京大学 大学院情報学環
-
池内 克史
東京大学大学院情報学環(生産技術研究所)
-
浜崎 佑樹
東京大学情報理工学系研究科電子情報学専攻
-
岡本 泰英
東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
大石 岳史
東京大学大学院情報学環
-
岡本 泰英
東京大学生産技術研究所
-
池内 克史
東京大学大学院情報学環・学祭情報学府
-
浜崎 佑樹
東京大学 大学院 情報理工学系研究科 電子情報学専攻
-
池内 克史
東京大学大学院学際情報学府
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