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