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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
Author:
Deng, Haowen
Year:
2020
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
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...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1549078
Date of submission:
01.07.2020
Oral examination:
17.09.2020
File size:
33740280 bytes
Pages:
167
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200917-1549078-1-9
Last change:
11.12.2020
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