Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Fast total least squares vectorization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26620%2F19%3APU117512" target="_blank" >RIV/00216305:26620/19:PU117512 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11554-016-0562-6" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s11554-016-0562-6</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s11554-016-0562-6" target="_blank" >10.1007/s11554-016-0562-6</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Fast total least squares vectorization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper proposes a novel algorithm for the vectorization of ordered sets of points, named Fast Total Least Squares (FTLS) vectorization. The emphasis was put on low computational complexity, which allows it to be run online on a mobile device at a speed comparable to the fastest algorithms, such as the Douglas–Peucker (DP) algorithm, while maintaining a much higher quality of the approximation. Our approach is based on the total least squares method, therefore all the points from the cloud contribute to its approximation. This leads to better utilization of the information contained in the point cloud, compared to those algorithms based on point elimination, such as DP. Several experiments and performance comparisons are presented to demonstrate the most important attributes of the FTLS algorithm.

  • Název v anglickém jazyce

    Fast total least squares vectorization

  • Popis výsledku anglicky

    This paper proposes a novel algorithm for the vectorization of ordered sets of points, named Fast Total Least Squares (FTLS) vectorization. The emphasis was put on low computational complexity, which allows it to be run online on a mobile device at a speed comparable to the fastest algorithms, such as the Douglas–Peucker (DP) algorithm, while maintaining a much higher quality of the approximation. Our approach is based on the total least squares method, therefore all the points from the cloud contribute to its approximation. This leads to better utilization of the information contained in the point cloud, compared to those algorithms based on point elimination, such as DP. Several experiments and performance comparisons are presented to demonstrate the most important attributes of the FTLS algorithm.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TE01020197" target="_blank" >TE01020197: Centrum aplikované kybernetiky 3</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Real-Time Image Processing

  • ISSN

    1861-8200

  • e-ISSN

    1861-8219

  • Svazek periodika

    11

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    DE - Spolková republika Německo

  • Počet stran výsledku

    17

  • Strana od-do

    459-475

  • Kód UT WoS článku

    000464759600014

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-84954559462