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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.11
- 수록면
- 996 - 1,002 (7page)
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In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.
목차
Abstract
I. 서론
II. 3차원 장면 레이블링 시스템
III. 실험
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - B. Douillard / 2011 / Classification and semantic mapping of urban environments / The International Journal of Robotics Research 30 (1) : 5 ~ 32
[학술지(정기간행물)] - C. Cheng / 2012 / Outdoor scene image segmentation based on background recognition and perceptual organization / IEEE Transactions on Image Processing 21 (3) : 1007 ~ 1019
[학술지(정기간행물)] - I. Posner / 2009 / A generative framework for fast urban labeling using spatial and temporal context / Autonomous Robots 26 : 153 ~ 170
[학술대회논문] - D. Anguelov / 2005 / Discriminative learning of markov random fields for segmentation of 3D scan data / Proc. of IEEE on Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2 : 169 ~ 176
[학술지(정기간행물)] - C. Farabet / 2013 / Learning hierarchical features for scene labeling / Proc. of IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35 (8) : 1915 ~ 1929
[학술지(정기간행물)] - C. Cheng / 2012 / Outdoor scene image segmentation based on background recognition and perceptual organization / IEEE Transactions on Image Processing 21 (3) : 1007 ~ 1019
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