2016 Fiscal Year Research-status Report
Euler標数とベクトル値関数積分を用いた凸包に基づく複雑な形状認識問題への応用
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16K21399
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
児玉 賢史 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 助教 (60632552)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 形状認識 / データ圧縮 / 並列演算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
２次元平面における複雑形状認識に関しての研究を中心に行った。特に本年度(平成28年度)は、平面上に存在する任意の点に対する内外判定を研究対象とした。一般に、非凸形状を含む複雑形状についての内外判定に対するアプローチとして、Winding number algorithm や crossing number algorithm 等のアルゴリズムが既存研究として知られている。しかしながら、それらの判定法を用いた場合、形状によっては誤判定を起こすことや計算機を用いて演算を行った際に非常に時間がかかってしまうということが問題点として既に挙げられている。
そこで、初年度である平成28年度では２次元に対して誤判定を起こすことなく認識できるように Winding number algorithm の手法を拡張させる方法とベクトルを用いることによる手法を発展させることで認識精度の向上と判定速度の向上を理論的な側面から考えた。また、演算速度を実用上の面から高速化できるように各々の手法に対して並列演算を用いることができるようにアルゴリズムの改良を図った。
一般的な複雑形状に関して、「２次元形状である場合」と「３次元形状である場合」とではデータの一次元序列化が不可能であるとういう点などから対処法が大きく異なるということが既に知られている。そこで立体(３次元)にも対応できるようなアルゴリズムを意識しながら研究を行った。また、それに伴い、複数個の簡単なサンプルを作成して次年度に向けての予備実験等も行った。
２次元複雑形状の認識(内外判定)と３次元複雑形状に対しての予備実験等に関しては、2016年9月7日から9日に富山大学(五福キャンパス)で開催された第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）にて共同研究として発表させていただいた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成28年度においては２次元複雑形状認識（非凸形状を含む２次元オブジェクトに対しての内外判定）に関しての研究を中心に行った。具体的には、従来のWinding number algorithm とベクトルを用いたアルゴリズムとを各々発展させることで認識率の向上を考えた。また、実用的な側面から計算機において並列演算が行えるようにアルゴリズムの改良を図った。その結果、誤検出を軽減できる形での高速化が行えることを複数個の予備実験で示すことができた。現在、これらの評価をまとめており、近日論文として投稿する予定である。
また、平成29年度において研究対象となっている３次元形状に対しても、これまでのアルゴリズムを適切に応用することで正しい結果が得られるかどうかの予備実験を複数個のサンプルを用いて行っている最中である。一般に、３次元形状の場合、２次元形状の場合と
大きく異なる点として、一次元序列化などが非常に難しいということが問題点として挙げられている。即ち、入力されるデータの構造がまったく異なってしまう。現在、そのような３次元特有の問題点について対処している途中であり、今後、さらに解決すべき問題を絞り込むことで理論的側面からの解決を研究する予定である。３次元の場合も２次元の場合と同様に本年度（平成29年度）中に学会発表および論文として投稿する予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
２次元複雑形状で行ってきた内外判定を３次元においても誤検出を起こすことなく高速に判定できるアルゴリズムについて研究する予定である。
一般に３次元形状は２次元形状と大きく異なり、データ数が膨大になってしまう。さらに、現在、考えている３次元形状の内外判定法は、処理すべき点（頂点）の多さに応じて演算結果が大きく異なってしまう。そこで、実際にどの程度の速度差が生じるのかについての評価を行うために多くのサンプルデータを作成する必要があることから、複雑形状を含むデータを自動的に作成できるように、３ＤＣＧ作成ソフトウェアを活用すること考えている。また、並列計算を高速に行えるようにＧＰＧＰＵ（GPUによる汎用計算）を用いることで実用的な面（ＶＲやＡＲ、３次元印刷（３Ｄプリント）といった分野への応用）に対しても応用ができるようにアルゴリズム改良を行いたい。
その過程において得られた結果については本年度（平成29年度）中にまとめて学会での発表や論文への投稿等を行いたいと考えている。
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| Causes of Carryover |
２次元形状データを作成する際に、事前に人件費が抑えられるように半自動データ生成プログラムを用意したため、予算の繰り越しとなってしまった。また、本年度は実験を中心に行っていたため、論文投稿費についても次年度の会計処理となってしまったため、この点も予算の繰り越し要因となってしまった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
３次元形状データは２次元形状データと異なり、サンプルのデータ作成に非常に時間がかかってしまう。そこで、２次元用のデータ作成に計上していた人件費を利用する予定である。また、前年度に投稿予定であった論文や学会についても本年度に繰り越してしまったため、そちらの費用としても活用させていただきたいと考えている。
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Research Products
(2 results)
