Subir material

Suba sus trabajos a SEDICI, para mejorar notoriamente su visibilidad e impacto

 

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.date.accessioned 2017-11-23T12:10:29Z
dc.date.available 2017-11-23T12:10:29Z
dc.date.issued 2017-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63668
dc.description.abstract Las cámaras de tiempo de vuelo (TOF) generan dos imágenes simultáneas, una de intensidad y una de rango. Esto permite abordar problemas de segmentación donde la información de intensidad o de rango separadamente es insuficiente para extraer los objetos de interés de la escena 3D. A su vez, la información de rango permite obtener una aproximación del vector normal de cada punto de las superficies capturadas. En este artículo se presenta un método de segmentación espectral, que combina la información de intensidad, de rango y las orientaciones de los vectores normales para mejorar los resultados de la segmentación. Los agrupamientos obtenidos suponen una estructura subyacente común entre todas las fuentes de información, llamadas vistas. Se utilizan técnicas de clustering espectral co-regularizado para obtener agrupamientos que sean consistentes de acuerdo a todas las vistas. La evaluación del método propuesto fue realizado sobre imágenes reales. El rendimiento obtenido al combinar las tres fuentes de información presenta mejoras en los agrupamientos resultantes. es
dc.format.extent 508-517 es
dc.language es es
dc.subject Segmentation es
dc.subject imágenes de rango es
dc.subject cámaras de tiempo de vuelo es
dc.subject agrupamiento espectral es
dc.title Fusión de información de geometría e intensidad para segmentación de imágenes TOF es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-34-1539-9 es
sedici.creator.person Lorenti, Luciano es
sedici.creator.person Giacomantone, Javier es
sedici.creator.person Bria, Oscar N. es
sedici.creator.person De Giusti, Armando Eduardo es
sedici.description.note XV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV). es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2017-10
sedici.relation.event XXIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (La Plata, 2017). es
sedici.description.peerReview peer-review es


Descargar archivos

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)