Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Near-Infrared, Depth, Material: Towards a Trimodal Time-of-Flight Camera

  • IEEE Sensors
  • 2020-12-06
  • 180
Near-Infrared, Depth, Material: Towards a Trimodal Time-of-Flight Camera
  • ok logo

Скачать Near-Infrared, Depth, Material: Towards a Trimodal Time-of-Flight Camera бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Near-Infrared, Depth, Material: Towards a Trimodal Time-of-Flight Camera или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Near-Infrared, Depth, Material: Towards a Trimodal Time-of-Flight Camera бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Near-Infrared, Depth, Material: Towards a Trimodal Time-of-Flight Camera

Sponsored by IEEE Sensors Council (https://ieee-sensors.org/)

Title: Near-Infrared, Depth, Material: Towards a Trimodal Time-of-Flight Camera

Author: Miguel Heredia Conde{2}, Thomas Kerstein{1}, Bernd Buxbaum{1}, Otmar Loffeld{2}

Affiliation: {1}PMD Technologies AG, Germany; {2}University of Siegen, Germany

Abstract: Time-of-Flight cameras are active sensors able to capture both the light intensity reflected by each observed point in the scene and the distance between these points and the camera. Enhancing intensity images with a depth modality enables capturing surfaces in 3D and boosts the applicability of these sensors. Nevertheless, high-level information still needs to be extracted from the data stream in order to accomplish high-level tasks, like recognition or classification. Ideally, the semantic gap between sensor output and high-level requirements should be as small as possible, in order to reduce both computational cost and failure probability. An additional depth modality helps in this regard, but there are further cues that can be seen by a ToF sensor that have remained underexploited so far. In this paper we take the first steps towards a trimodal ToF camera, which adds a valuable material modality to the classical intensity and depth modalities.

IEEE Sensors Conferences (https://ieee-sensors.org/conferences/)
IEEE Sensors Journal (https://ieee-sensors.org/sensors-jour...)
IEEE Sensors Letters (https://ieee-sensors.org/sensors-lett...)
IEEE Internet of Things Journal (https://ieee-iotj.org/)

IEEE SENSORS conference proceedings (https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conho...)

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]