2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Shape-based 3D Object Automatic Annotation
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15K15992
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
立間 淳司 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60711166)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | マルチメディア / パターン認識 / 情報検索 / 三次元物体 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度の重要な研究課題は、マルチモーダル次元削減手法の開発であった。三次元物体の自動アノテーションは、与えられた三次元物体に、その形状を表現する複数のラベルを割付与する技術である。これを実現するために、あらかじめ人手で三次元物体に複数ラベルを付与した訓練データセットを作成し、三次元物体とラベルとの関係を保存した部分空間への射影を求めることを考えた。まず、ベースラインとして、最近傍法による自動アノテーションを開発した。与えられた三次元物体に最も類似する三次元物体を訓練データセットから探し出し、そこに付与されたラベルを推定結果として出力する。この最近傍法では、特徴ベクトルの類似性のみを頼りにラベルを推定するため、三次元物体とラベルとの関係は考慮されない。三次元物体と複数ラベルとの関係は、お互いを頂点とする二部グラフで表される。この二部グラフによる関係を保存した部分空間への射影を求め、この空間において、最近傍法による自動アノテーションを行うことを考えた。グラフ上の類似度を計算する手法にSimRank法がある。これは「頂点の接続関係が類似するもの同士は類似している」という考えに基づいて、頂点間の類似度を計算する手法である。SimRank法は二部グラフに対するアルゴリズムも提案されている。これを、三次元物体と複数ラベルによる二部グラフに適応し、ラベルで表される三次元物体間の類似度を求めた。そして、このSimRank法による類似度を部分空間に保存する次元削減手法であるSimRank Similarity Preserving Projection (SSPP) 法を新たに考案した。実験から、SSPP法による自動アノテーションは、従来手法よりも優れたアノテーション性能を得ることができた。SSPP法についての論文は投稿中である。
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[Journal Article] Shape Retrieval of Non-rigid 3D Human Models2016
Author(s)
D. Pickup, X. Sun, P. L. Rosin, R. R. Martin, Z. Cheng, Z. Lian, M. Aono, A. Ben Hamza, A. Bronstein, M. Bronstein, S. Bu, U. Castellani, S. Cheng, V. Garro, A. Giachetti, A. Godil, L. Isaia, J. Han, H. Johan, L. Lai, B. Li, C. Li, H. Li, R. Litman, X. Liu, Z. Liu, Y. Lu, L. Sun, G. Tam, A. Tatsuma, J. Ye
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Journal Title
International Journal of Computer Vision
Volume: 120
Pages: 169-193
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research / Acknowledgement Compliant
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[Presentation] Shape Retrieval of Low-Cost RGB-D Captures2016
Author(s)
Pedro B. Pascoal, Pedro Proena, Filipe Gaspar, Miguel Sales Dias, Alfredo Ferreira, Atsushi Tatsuma, Masaki Aono, K. Berker Logoglu, Sinan Kalkan, Alptekin Temizel, Bo Li, Henry Johan, Yijuan Lu, Viktor Seib, Norman Link, Dietrich Paulus
Organizer
Eurographics Workshop on 3D Object Retrieval 2016
Place of Presentation
Instituto Superior Tecnico, Portugal
Year and Date
2016-05-07 – 2016-05-08
Int'l Joint Research
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[Presentation] Large-Scale 3D Shape Retrieval from ShapeNet Core552016
Author(s)
Manolis Savva, Fisher Yu, Hao Su, Masaki Aono, Baoquan Chen, Daniel Cohen-Or, Weihong Deng, Hang Su, Song Bai, Xiang Bai, Noa Fish, Jiajie Han, Evangelos Kalogerakis, Erik G. Learned-Miller, Yangyan Li, Minghui Liao, Subhransu Maji, Atsushi Tatsuma, Yida Wang, Nanhai Zhang, and Zhichao Zhou
Organizer
Eurographics Workshop on 3D Object Retrieval 2016
Place of Presentation
Instituto Superior Tecnico, Portugal
Year and Date
2016-05-07 – 2016-05-08
Int'l Joint Research
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