1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料  が格安となります。


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



 S171129K2

 


開催日時:2018年2月7日(水) 10:30-16:30
 (10:00受付開始)

会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)
          【地下鉄】
             東西線『竹橋駅』徒歩3分
             三田線・新宿線・半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
             新宿線・千代田線『小川町駅』徒歩7分
             丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
          【JR】
             中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩12分
             中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分

受 講 料:1人様受講の場合 46,000円[税別] / 1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別] / 1口(3名まで受講可能)

 


 

 講 師


 岩切 宗利 氏  博士(工学)
        防衛大学校 情報工学科  准教授



 講義項目


<1> 3次元点群の概要
 1-1 点群とは
 1-2 点群の特徴と情報処理
 1-3 画像処理と点群情報処理
 1-4 3次元センサの構造と仕組み
 1-5 ステレオ画像処理で学ぶ点群取得の基礎
 1-6 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
 2-1 フィルタ処理とその効果
 2-2 レジストレーションとその効果
 2-3 距離画像処理と点群処理の特徴
 2-4 点群の構造化とデータモデリング
 2-5 可視化と情報表現
 2-6 情報点の補間と間引き
 2-7 3次元モデルとコンピュータグラフィックス
 2-8 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
 3-1 法線推定法
 3-2 表面曲率推定法
 3-3 関数あてはめ法
 3-4 法線差分法
 3-5 法線相対勾配法
 3-6 コーナー検出法
 3-7 固有形状抽出法
 3-8 特徴記述法
<4> 3次元点群のレジストレーション
 4-1 再帰的近傍点探索法
 4-2 特徴点マッチング法
 4-3 推定動きベクトル参照による高能率化
 4-4 Corase-to-Fineアプローチによる高精度化
 4-5 多面体構造からの仮想特徴点抽出とその応用
 4-6 進化計算による変換係数推定法
<5> 3次元点群処理の応用例
 5-1 点群のクラスタリング
 5-2 点群からのオブジェクト抽出と認識
 5-3 3次元マップ
 5-4 ポリゴンメッシュ表現
 5-5 人物の認識とその骨格推定
 5-6 3次元造形機(プリンタ)の仕組みとその利用
<6> 3次元点群処理と応用に関する最新研究動向紹介



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