【論文100本ノックの36】特徴抽出を用いた点群データのセグメンテーション

１　目　的

　点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。

２　はじめに

　100本計画の36本目として、和文２ページの本論文を読む。

 

３　対象論文と要約

3.1　対象論文

祝圭佑, 西尾孝治, and 小堀研一.（大阪工業大学）

"特徴抽出を用いた点群データのセグメンテーション."

第 74 回全国大会講演論文集 2012.1 (2012): 95-96.

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=110400&item_no=1&page_id=13&block_id=8

3.2　研究概要

（社会的ニーズ）

　製品開発分野で３DCADデータが多用されるようになり、実物の形状を３次元スキャナで測定して３DCADデータを作成するニーズが存在する

（提案）

 　点群データの稜線特徴を用いたセグメンテーションを提案する

４　出現用語

・Region Growing

・リーマングラフ

・最大全域木構造

５　おわりに

　特徴量を算出する方法は数多くあるが、すべての点から特徴量を抽出しようとすると、重い特徴量算出法では、尋常ではない時間を必要としてしまう。

　その問題の解決法として、一部の点のみから特徴量を抽出することが考えられる。

　しかし、適当に点を抽出しても、意図した結果を得ることは難しい。

　そこで、点を一定のルールに従って管理することで、ある程度狙いを定めて点を抽出することができると思われる。

　グラフだの木構造だのは、あまり知識がなかったので、今後勉強したい。

６　今後調査したい事項

 　点群の管理手法

７　参考文献

　なし。