2018 Fiscal Year Annual Research Report
Part-based 3D model retrieval queried by keywords representing parts
| Project/Area Number |
16K16055
|
|---|
| Research Institution | University of Yamanashi |
|---|
Principal Investigator |
古屋 貴彦 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (00770835)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 3次元モデル検索 / 部分検索 / キーワードタグ付与 / キーワード検索 / 深層学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
近年，3次元 (3D)モデル検索に対する新たな要求として，部分検索，即ち，「ユーザが欲する部分形状を一部に持つ3Dモデル群をデータベース中から探し出す」技術に注目が集まっている．しかし，本研究の開始時点においては，検索の速度・精度・簡便さの要求を高水準で満たす実用的な部分検索の手法が存在しなかった．本研究は実用的な部分検索の実現をねらい，「部分を表すキーワード」を検索要求に指定して3Dモデルを検索するシステムを開発し，その有効性・実用性を実験的に評価した．
本研究の実施にあたり，(1) 物体の部分を表すキーワードタグ (例：腕，翼，タイヤ)を3Dモデルの部位に対して付与する技術の開発，および，(2) 評価用データセットの作成が必要であった．キーワードタグ付与については，深層学習技術を利用して，3D形状の特徴量と単語の特徴量を互いに関連付ける手法を開発した．3D形状と単語の関連付けにより，これら異種データが比較可能となり，データ間の類似度に基づくタグ付与が実現した．データセットについては，計画では研究代表者らが新規に作成する予定だったが，他の研究グループが比較的大規模なデータセットを作成・公開したため，これを本研究で利用した．
評価実験の結果，提案したタグ付与手法は，実験に用いたデータセットでは7割程度の精度でタグ付与できることが分かった．本精度は利用シナリオによっては実用に耐えうる．本研究の成果をまとめた論文は，2019年度IEEE International Conference on Multimedia and Expoワークショップに採択された．
しかしながら，本研究で開発した検索システムの実用性には改善の余地がある．例えば，本研究の評価実験に用いた部分キーワードは数十種と少ない．そのため今後は，類義語や上位語，下位語など，より多様な部分キーワードタグの付与を試みる．
|
Research Products
(7 results)
