Robust Range Image Registration Using Genetic Algorithms And The Surface Interpenetration Measure / Nejlevnější knihy
Robust Range Image Registration Using Genetic Algorithms And The Surface Interpenetration Measure

Kód: 05067965

Robust Range Image Registration Using Genetic Algorithms And The Surface Interpenetration Measure

Autor Luciano Silva, Olga R. P. Bellon, Kim L. Boyer

This book addresses the range image registration problem for automatic 3D model construction. The focus is on obtaining highly precise alignments between different view pairs of the same object to avoid 3D model distortions; in co ... celý popis

2643

Dostupnost:

50 % šanceMáme informaci, že by titul mohl být dostupný. Na základě vaší objednávky se ho pokusíme do 6 týdnů zajistit.
Prohledáme celý svět

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Robust Range Image Registration Using Genetic Algorithms And The Surface Interpenetration Measure

Nákupem získáte 264 bodů

Anotace knihy

This book addresses the range image registration problem for automatic 3D model construction. The focus is on obtaining highly precise alignments between different view pairs of the same object to avoid 3D model distortions; in contrast to most prior work, the view pairs may exhibit relatively little overlap and need not be prealigned. To this end, a novel effective evaluation metric for registration, the Surface Interpenetration Measure (SIM) is defined. This measure quantifies the interleaving of two surfaces as their alignment is refined, putting the qualitative evaluation of "splotchiness," often used in reference to renderings of the aligned surfaces, onto a solid mathematical footing. The SIM is shown to be superior to mean squared error (i.e. more sensitive to fine scale changes) in controlling the final stages of the alignment process. The authors go on to combine the SIM with Genetic Algorithms (GAs) to develop a robust approach for range image registration. The results confirm that this technique achieves precise surface registration with no need for prealignment, as opposed to methods based on the Iterative Closest Point (ICP) algorithm, the most popular to date. Thorough experimental results including an extensive comparative study are presented and enhanced GA-based approaches to improve the registration still further are proposed. The authors also develop a global multiview registration technique using the GA-based approach. The results show considerable promise in terms of accuracy for 3D modeling.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Computing & information technology Computer science Artificial intelligence

2643

Oblíbené z jiného soudku



Osobní odběr Praha, Brno a 46927 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: