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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 1,620 - 1,623 (4page)
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Truncated signed distance is one of the methods to represent 3D spatial information by using the distance from the surface of an object, and is mainly used for 3D dense reconstruction. When using truncated signed distance value for 3D reconstruction, iterative closest point algorithm is generally used for matching two point clouds. However, iterative closest point algorithm for 3D reconstruction uses only the geometric information of point clouds themselves. Due to lack of information in the surface structure, it is possible to fall in the local minimum or occur convergence failure in iteration process. To solve these problems, we use additional information from truncated signed distance function values. As we optimize the joint objective function composed of the geometric information and the truncated signed distance function information, it is possible to register two point clouds to be more robust in iterative closest point algorithm. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms the conventional method using only a geometric information.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. TRUNCATED SIGNED DISTANCE FUNCTION
3. TSDF SUPPORTED ICP
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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