A Frequency Domain Approach to Registration Estimation in Three-Dimensional Space
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous robotic systems require automatic registration of data that are collected by on-board sensors. Techniques requiring user intervention are unsuitable for autonomous robotic applications, whereas iterative-based techniques do not scale well as the data set size increases and, additionally, tend toward locally minimal solutions. To avoid the latter problem, an accurate initial estimation of the transformation is required for iterative algorithms to properly perform. However, in some situations, an initial estimate of the transformation may not be readily available; hence, a method that does not require such an initial estimate nor descends into local minima is desirable. The method presented in this paper takes advantage of the multidimensional Fourier transform, which inherently decouples the estimation of the rotational parameters from the estimation of the translational parameters, to compute 3-D registration between range images without requiring an initial estimation of the transformation and avoiding problems of the classical iterative techniques. Using the magnitude of the Fourier transform, an axis of rotation is estimated by determining the line that contains the minimal energy differential between two rotated 3-D images. A coarse-to-fine approach is used to determine the angle of rotation from the minimal sum of the squared difference between the two rotated images. Due to the Hermitian symmetry introduced by the Fourier transform, two possible solutions for the angle of rotation exist. The proper solution is identified through the use of a phase-correlation technique, and the estimate of translation is simultaneously obtained. Experimental results and an extended performance evaluation illustrate the accuracy that can be achieved by the proposed registration technique on simulated and on real range images. Last, a comparison of computational stability with that of the classical iterative closest point method is presented.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle