物体認識・人物認識のための3次元点群処理

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プログラム

  1. 3次元点群生成の基礎
    1. 3次元計測センサの概要
    2. パッシブ法の概要と主要技術
    3. アクティブ法の概要と主要技術
    4. 市販センサの比較
    5. 点群のデータ構造
      • CAD
      • 距離画像
      • pcd
  2. 3次元物体認識の基礎
    1. アピアランスベース物体認識
    2. モデルベース物体認識
    3. 高精度位置合わせICPアルゴリズム
  3. 3次元特徴量
    1. 3次元特徴量の基礎
    2. キーポイント周りの情報記述
    3. 複数点間の関係記述
    4. 代表的な3次元特徴量
      • EGI
      • SI
      • SHOT
      • PFH
      • FPFH
      • PPFなど
    5. ベクトルペア特徴量
    6. CCDoN特徴量
  4. 3次元特徴量における局所参照座標系 (Local Reference Frame)
    1. 固有ベクトル利用型LRF
    2. 法線ベクトル利用型LRF
    3. 高性能LRFの提案 (DPN)
    4. 特徴量とLRFの組み合わせ性能評価
  5. 物体認識に関する最新技術と応用例
    1. 可観測性を考慮した物体認識
    2. 3次元的な起伏が少ない物体への対応 (GRF)
    3. 点群密度の変化への対応 (RPD特徴量)
    4. キーポイント検出の高速化
    5. 疑似3次元情報の利用 (Multi Flash Imaging)
    6. 3次元モデル検索
    7. 手持ち物体のモデリング
  6. 人物認識に関する最新技術と応用例
    1. 人物動線認識とロボット安全システム
    2. 作業動作の認識と自動記述
    3. 3Dモデルを利用した手指認識
    4. 日常生活における非定常行動認識
    5. その他のヒューマンセンシングに関する最新事例紹介

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
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