國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)がこのほど明らかにしたところによると、同校の電子科學(xué)?工學(xué)學(xué)院の院生である郭裕蘭氏が発明した、3D物體の認(rèn)識に用いる新たなポイントクラウド局所特徴量抽出アルゴリズムが、本田技研の資金援助を獲得したモスクワ國立大學(xué)の學(xué)者によってC++コードにされ、ポータブル?クラス?ライブラリ（PCL）のリストに加えられた。ポイントクラウド特徴量抽出分野で、中國人學(xué)者が作成したアルゴリズムが収録されるのはこれが初めて。中國科學(xué)報(bào)が伝えた。

　PCLはグーグルやインテルなどグローバル企業(yè)の資金援助を受け、世界の數(shù)十の著名科學(xué)研究機(jī)関によって、業(yè)界內(nèi)の優(yōu)秀なアルゴリズムをCコードに変換し、學(xué)會?産業(yè)界の発展を促進(jìn)している。國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)の提唱した3D認(rèn)識の新たなアルゴリズムは、室內(nèi)ロボット操作、3D地図の測量?作図、3Dデジタル博物館の建設(shè)、ナビゲーション?誘導(dǎo)などの分野で、幅広く応用されることが期待されている。

　郭氏は記者に対して、「この回転投影統(tǒng)計(jì)法（RoPS）は、人の目が物體を認(rèn)識することから啓発を受け、3Dのポイントクラウドデータを分析に便利な2Dデータおよび1D統(tǒng)計(jì)量に変換した。また回転によりさまざまな角度からの情報(bào)を取得し、物體認(rèn)識の正確度と安定性を大幅に高めた。4つの世界共通のデータベースでの試験結(jié)果によると、このアルゴリズムは精度を高めると同時に、視線の遮斷、騒音、データ不足という狀況下でも卓越した性能を持ち、既存の各アルゴリズムを上回った」と説明した。

　上述したアルゴリズムはこのほど、「International　Journal　of　Computer　Vision」誌に掲載された。同誌の5年インパクトファクターは4.856に達(dá)し、論文を毎號4?5編のみ掲載する。同誌はコンピュータ視覚分野で最も影響力を持つ世界的な學(xué)術(shù)誌だ。（編集YF）

　「人民網(wǎng)日本語版」2014年3月18日