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Originaltitel:
Point Cloud Computing for Rigid and Deformable 3D Object Recognition 
Übersetzter Titel:
Punktwolkenverarbeitung für starre und deformierbare Objekterkennung 
Jahr:
2016 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.) 
Gutachter:
Navab, Nassir (Prof. Dr.); Lepetit, Vincent (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
TU-Systematik:
MED 230d; DAT 760d 
Kurzfassung:
This work develops several performant, robust and accurate algorithms for processing 3D data in industrial and robotic environments. Two fundamental challenges are solved: The fast localization of 3D points that neighbor a given query point and the detection of rigid and deformable objects in 3D point clouds and in multimodal data. Additionally, a fast and robust method for refining the position of two point clouds is presented and some fundamental algorithms regarding rotations are discussed. 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit entwickelt mehrere schnelle, robuste und genaue Verfahren zur Verarbeitung von 3D-Daten in industriellen und robotergestützten Anwendungen. Zwei Kernprobleme werden dabei gelöst: Das schnelle Finden von Punkten, die in der Nähe eines gegebenen Punktes liegen, sowie die Lagebestimmung von starren und deformierbaren Objekten in 3D bzw. multimodalen Daten. Zusätzlich wird ein robustes und schnelles Verfahren zur Verfeinerung der Lage zweier Punktwolken vorgestellt sowie einige algorith...    »
 
Mündliche Prüfung:
25.11.2016 
Dateigröße:
15958371 bytes 
Seiten:
203 
Letzte Änderung:
30.08.2017