Vi föreslår en ny algoritm för oövervakad extraktion av bitvis plana modeller från djupdata. Bland andra tillämpningar är sådana modeller ett bra sätt att möjliggöra autonoma agenter (robotar, bilar, drönare, etc.) att effektivt uppfatta sin omgivning och navigera i tre dimensioner. Vi föreslår att göra detta genom att montera data med en bitvis-linjär Gaussian blandning regression modell vars komponenter är skev över plan, vilket gör dem platt i utseende snarare än att vara ellipsoidal, genom att inbädda en avvikande-trimming process som formellt införlivas i den föreslagna förväntan-maximization algoritm, och genom selektivt fusing contiguous, coplanar komponenter. En del av vår motivation är ett försök att uppskatta mer exakt planextraktion genom att låta varje modellkomponent använda alla tillgängliga data genom probabilistisk klusterbildning. Algoritmen utvärderas noggrant mot ett standardriktmärke och visas vara bland de bästa av de befintliga toppmoderna metoderna.
Marriott m.fl. REF extrahera planara modeller från djupdata genom att montera data med en bitvis-linjär Gaussian blandning regressionsmodell och sammansmältning contiguous och coplanar komponenter för att generera den slutliga uppsättningen plan.
Plane-extraction from depth-data using a Gaussian mixture regression model
{'venue': 'Pattern Recognition Letters, 2018, 110, pp 44-50', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}