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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multiview Range Image Registration Using Competitive Associative Net and Leave-One-Image-Out Cross-Validation Error

verfasst von : Shuichi Kurogi, Tomokazu Nagi, Shoichi Yoshinaga, Hideaki Koya, Takeshi Nishida

Erschienen in: Neural Information Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents a method for multiview range image registration to fuse 3D surfaces in range images taken from around an object by a laser range finder (LRF). The method uses competitive associative net (CAN2) for learning piecewise linear approximation of surfaces in the LRF range image involving various noise, and then executes pairwise registration of consecutive range images approximated by piecewise planes. To reduce the propagation error caused by the consecutive pairwise registration, the method introduces leave-one-image-out cross-validation (LOOCV) and tries to minimize the LOOCV registration error. The effectiveness is shown by using real LRF range images of several objects.

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Metadaten
Titel
Multiview Range Image Registration Using Competitive Associative Net and Leave-One-Image-Out Cross-Validation Error
verfasst von
Shuichi Kurogi
Tomokazu Nagi
Shoichi Yoshinaga
Hideaki Koya
Takeshi Nishida
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24965-5_70