Three-dimensional planar model estimation using multi-constraint knowledge based on k-means and RANSAC

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/48187
Información del item - Informació de l'item - Item information
Título: Three-dimensional planar model estimation using multi-constraint knowledge based on k-means and RANSAC
Autor/es: Saval-Calvo, Marcelo | Azorin-Lopez, Jorge | Fuster-Guilló, Andrés | Garcia-Rodriguez, Jose
Grupo/s de investigación o GITE: Informática Industrial y Redes de Computadores
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación
Palabras clave: Computer vision | Model extraction | RANSAC multi-plane | Three-dimensional planes
Área/s de conocimiento: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Fecha de publicación: sep-2015
Editor: Elsevier
Cita bibliográfica: Applied Soft Computing. 2015, 34: 572-586. doi:10.1016/j.asoc.2015.05.007
Resumen: Plane model extraction from three-dimensional point clouds is a necessary step in many different applications such as planar object reconstruction, indoor mapping and indoor localization. Different RANdom SAmple Consensus (RANSAC)-based methods have been proposed for this purpose in recent years. In this study, we propose a novel method-based on RANSAC called Multiplane Model Estimation, which can estimate multiple plane models simultaneously from a noisy point cloud using the knowledge extracted from a scene (or an object) in order to reconstruct it accurately. This method comprises two steps: first, it clusters the data into planar faces that preserve some constraints defined by knowledge related to the object (e.g., the angles between faces); and second, the models of the planes are estimated based on these data using a novel multi-constraint RANSAC. We performed experiments in the clustering and RANSAC stages, which showed that the proposed method performed better than state-of-the-art methods.
URI: http://hdl.handle.net/10045/48187
ISSN: 1568-4946 (Print) | 1872-9681 (Online)
DOI: 10.1016/j.asoc.2015.05.007
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © 2015 Elsevier B.V.
Revisión científica: si
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.05.007
Aparece en las colecciones:INV - I2RC - Artículos de Revistas
INV - AIA - Artículos de Revistas

Archivos en este ítem:
Archivos en este ítem:
Archivo Descripción TamañoFormato 
Thumbnail2015_Saval_etal_Applied-Soft-Computing_final.pdfVersión final (acceso restringido)7,03 MBAdobe PDFAbrir    Solicitar una copia
Thumbnail2015_Saval_etal_Applied-Soft-Computing_preprint.pdfPreprint (acceso abierto)6,92 MBAdobe PDFAbrir Vista previa


Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.