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Original title:
Correspondence Estimation through Descriptor Learning for Point Cloud Registration
Translated title:
Korrespondenzschätzung durch Deskriptor-Lernen für die Registrierung von Punktwolken
Author:
Yu, Hao
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.)
Referee:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.); Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.); Birdal, Tolga (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
MED 230; DAT 760
Abstract:
Correspondence estimation on point clouds is a fundamental problem in point cloud registration. This thesis proposes several deep learning-based approaches for generating more reliable correspondences and learning more powerful descriptors. The effectiveness of these approaches is evaluated through direct measurement of correspondence quality and their application in the task of point cloud registration.
Translated abstract:
Die Schätzung von Korrespondenzen auf Punktwolken ist ein grundlegendes Problem bei der Registrierung von Punktwolken. In dieser Arbeit werden mehrere auf Deep Learning basierende Ansätze zur Erzeugung zuverlässigerer Korrespondenzen und zum Erlernen leistungsfähigerer Deskriptoren vorgeschlagen. Die Wirksamkeit dieser Ansätze wird durch direkte Messung der Korrespondenzqualität und ihre Anwendung bei der Registrierung von Punktwolken bewertet.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1713808
Date of submission:
27.06.2023
Oral examination:
29.11.2023
File size:
50910859 bytes
Pages:
170
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231129-1713808-1-9
Last change:
11.01.2024
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