SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:liu-137883"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:liu-137883" > A Probabilistic Fra...

  • Danelljan, Martin,1989-Linköpings universitet,Datorseende,Tekniska fakulteten (författare)

A Probabilistic Framework for Color-Based Point Set Registration

  • Artikel/kapitelEngelska2016

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE),2016
  • electronicrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:liu-137883
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-137883URI
  • https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.201DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:kon swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Funding Agencies|SSF (VPS); VR (EMC2); Vinnova (iQMatic); EUs Horizon 2020 RI program grant [644839]; Wallenberg Autonomous Systems Program; NSC; Nvidia
  • In recent years, sensors capable of measuring both color and depth information have become increasingly popular. Despite the abundance of colored point set data, state-of-the-art probabilistic registration techniques ignore the available color information. In this paper, we propose a probabilistic point set registration framework that exploits available color information associated with the points. Our method is based on a model of the joint distribution of 3D-point observations and their color information. The proposed model captures discriminative color information, while being computationally efficient. We derive an EM algorithm for jointly estimating the model parameters and the relative transformations. Comprehensive experiments are performed on the Stanford Lounge dataset, captured by an RGB-D camera, and two point sets captured by a Lidar sensor. Our results demonstrate a significant gain in robustness and accuracy when incorporating color information. On the Stanford Lounge dataset, our approach achieves a relative reduction of the failure rate by 78% compared to the baseline. Furthermore, our proposed model outperforms standard strategies for combining color and 3D-point information, leading to state-of-the-art results.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Meneghetti, Giulia,1987-Linköpings universitet,Datorseende,Tekniska fakulteten(Swepub:liu)mengi11 (författare)
  • Khan, Fahad Shahbaz,1983-Linköpings universitet,Datorseende,Tekniska fakulteten(Swepub:liu)fahkh30 (författare)
  • Felsberg, Michael,1974-Linköpings universitet,Datorseende,Tekniska fakulteten(Swepub:liu)micfe03 (författare)
  • Linköpings universitetDatorseende (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR): Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), s. 1818-182697814673885119781467388528

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy