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基礎から学ぶ3次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション

基礎から学ぶ3次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション

~3次元空間情報処理の基本概念とその基礎技術~
オンライン 開催

概要

本セミナーでは、3次元空間情報に関するデータ形式の1つである3次元点群を効率良く処理し、それを活用する情報処理の基本技法について、実例を挙げながら具体的に解説いたします。

開催日

  • 2022年3月9日(水) 10時30分 16時30分

修得知識

  • 従来の画像処理技術のみでは困難であった3次元空間情報処理の基本概念とその基礎技術

プログラム

 各種センサー技術の進展と普及、各種情報端末などの高性能化に伴い、画像や映像などの空間情報に関する情報処理技術とその応用分野が注目を集めている。最近では、3次元センサーを用いて収集した3次元以上の情報を含む膨大なデータ列を効率よく処理することにより、従来困難だった高度な情報解析や自動理解、空間認知が実現されつつある。
 本講義では、3次元空間情報に関するデータ形式の1つである3次元点群を効率良く処理し、それを活用する情報処理の基本技法について、実例を挙げながら具体的に解説する。本セミナーを受講することにより、従来の画像処理技術のみでは困難であった3次元空間情報処理の基本概念とその基礎技術について理解できる。

  1. 3次元点群の概要
    1. 点群とは
    2. 点群の特徴と情報処理
    3. 画像処理と点群情報処理
    4. 3次元センサーの構造と仕組み
    5. ステレオ画像処理で学ぶ点群取得の基礎
    6. 多視点画像からの撮像位置推定と点群取得
  2. 3次元点群処理の基礎
    1. フィルタ処理とその効果
    2. レジストレーションとその効果
    3. 距離画像処理と点群処理の特徴
    4. 点群の構造化とデータモデリング
    5. 可視化と情報表現
    6. 情報点の補間と間引き
    7. 3次元モデルとコンピュータグラフィックス
    8. ソフトウェア開発環境の紹介
  3. 3次元点群からの特徴抽出とその記述法
    1. 法線推定法
    2. 表面曲率推定法
    3. 関数あてはめ法
    4. 法線差分法
    5. 法線相対勾配法
    6. 固定形状抽出法
    7. 特徴記述法
  4. 3次元点群のレジストレーション
    1. 再帰的近傍点探索法
    2. 特徴点マッチング法
    3. 推定動きベクトル参照による高能率化
    4. Coarse-to-Fine アプローチによる高精度化
    5. 多面体構造からの仮想特徴点抽出とその応用
  5. 3次元点群処理の応用例
    1. 点群のクラスタリング
    2. 点群からのオブジェクト抽出と認識
    3. 3次元マップ

講師

主催

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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

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  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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