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This paper presents the novel observation model, called Modified Spherical Signature Descriptor(MSSD), capable of representing 2D image generated from 3D point cloud data. The Modified Spherical Signature Descriptor has a uniform mesh grid to accumulate the occupancy evidence caused by neighbor point cloud data. According to a kind of area such as wall, road, tree, car, and so on, the evidence pattern of 2D image looks so different each other. For the parameter learning of Convolutional Neural Network(CNN) layers, these 2D images were applied as the input layer. The Convolutional Neural Network, one of the deep learning methods and familiar with the image analysis, was utilized for the urban structure classification. The case study on CNN practice was introduced in detail in this paper. The simulation results shows that the classification accuracy of CNN with 2D images of the proposed MSSD was improved more than the traditional methods' one.
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Alex Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / NIPS 2012 :1~9
http://image-net.org/
Yungeun Choe / 2013 / Urban structure classification using the 3D normal distribution transform for practical robot applications / Advanced Robotics 27(5):351~371
Sungho Kim / 2008 / Object Recognition Using a Generalized Robust Invariant Feature and Gestalt's Law of Proximity and Similarity / Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPRW? 06) 41(2):726~741
Daniel Maturana / 2015 / VoxNet: A 3D Convolutional Neural Network for Real-Time Object Recognition / IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
http://image-net.org/
Yungeun Choe / 2013 / Urban structure classification using the 3D normal distribution transform for practical robot applications / Advanced Robotics 27(5):351~371
Sungho Kim / 2008 / Object Recognition Using a Generalized Robust Invariant Feature and Gestalt's Law of Proximity and Similarity / Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPRW? 06) 41(2):726~741
Daniel Maturana / 2015 / VoxNet: A 3D Convolutional Neural Network for Real-Time Object Recognition / IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
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