Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения
- Редакционная этика


Контакты

Подписка

Карта сайта




Журнал с 01.12.2015 допущен ВАК для публикации основных результатов диссертаций как издание, входящее в международные реферативные базы систем цитирования (Web Science, Scopus) (см. Vak.ed.gov.ru Перечень журналов МБД 16.03.2018г)

Аннотации (07.2016) : РОБАСТНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ОБЛАКОВ ТОЧЕК НА ОСНОВЕ МЕТОДА МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ

РОБАСТНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ОБЛАКОВ ТОЧЕК НА ОСНОВЕ МЕТОДА МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ

 

© 2016 г.     А. Н. Кореньков, канд. физ-мат. наук

Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург

Е-mail: a.korenkov@rtc.ru

Предлагается робастный итерационный алгоритм, предназначенный для регистрации трехмерных облаков точек. Выравниваемые данные рассматриваются как реализации случайных величин, распределения которых моделируются с помощью гауссовых смесей. Обсуждаются варианты стратегий обработки выбросов в данных.

Ключевые слова: регистрация, облака точек, выравнивание, плотности распределений, максимальное правдоподобие, выбросы, робастность.

Коды OCIS: 150.0150,150.1135

УДК 528.622.1:007.52

Поступила в редакцию 13.01.2016

ЛИТЕРАТУРА

1.         Chetverikov D., Stepanov D. Robustifying the iterative closest point algorithm // Proc. 3rd Hungarian Conf. Image Processing and Pattern Recognition (KEPAF 2002), 2002. P. 1–9.

2.         Chetverikov D., Svirko D., Stepanov D., Krsek P. The trimmed iterative closest point algorithm // IEEE Comp. Soc. 2002. V. 3. P. 545–548.

3.         Myronenko A., Song X. Point set registration: Coherent point drift // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. V. 32. № 12. P. 2262–2275.

4.        Кореньков А.Н., Моногаров К.Е. Регистрация трехмерных облаков точек на основе метода максимального правдоподобия // Робототехника и техническая кибернетика. 2015. № 1(6). С. 46–52.

5.         The Point Cloud Library (PCL) is an open project for 2D/3D image and point cloud processing. [Electronics resource]. URL: http://pointclouds.org/documentation/tutorials/correspondence_grouping.php#correspondence-grouping (Дата обращения: 07.07.2015).

 

 

 

Полный текст >>>