User: Guest  Login
Original title:
Learned 3D Local Features for Rigid Pose Estimation on Point Clouds 
Translated title:
Gelernte lokale 3D Merkmale für die Bestimmung der starren Pose von Punktwolken 
Year:
2020 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.) 
Referee:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.); Di Stefano, Luigi (Prof., Ph.D.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
TUM classification:
MED 230d; DAT 760d 
Abstract:
This thesis addresses the task of estimating the relative poses between pairwise partially overlapped point clouds, which is critical for a successful 3D reconstruction. For this purpose, we first propose two novel deep learning-based methods to extract more distinctive features to get better correspondences. Second, an algorithm that aims to further improve the pose estimation performance from the set of correspondences is introduced. Finally, a generic framework that can be used to tackle the...    »
 
Translated abstract:
Diese Arbeit befasst sich mit der Aufgabe, die relativen Posen zwischen paarweise teilweise überlappenden Punktwolken abzuschätzen, was für eine erfolgreiche 3D-Rekonstruktion entscheidend ist. Zu diesem Zweck schlagen wir zunächst zwei neuartige Deep-Learning-basierte Methoden vor, um charakteristischere Merkmale zu extrahieren und bessere Übereinstimmungen zu erzielen. Zweitens wird ein Algorithmus eingeführt, der darauf abzielt, die Posenschätzungsleistung über eine Menge an Punktkorresponden...    »
 
Oral examination:
17.09.2020 
File size:
33740280 bytes 
Pages:
167 
Last change:
11.12.2020