2007 Fiscal Year Annual Research Report
3次元コンボリューションマスクに基づくボリュームデータの解析
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19700108
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| Research Institution | National Institute of Multimedia Education |
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Principal Investigator |
鈴木 一史 National Institute of Multimedia Education, 研究開発部, 准教授 (90332147)
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| Keywords | パターン認識 / 高次局所自己相関特徴 / セグメンテーション / ボリュームデータ / 3次元フィルター / ハースト係数 / フラクタル次元 / 3次元マスク |
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| Research Abstract |
グラフィックスハードウェアの発展により、一般的なパーソナルコンピューターでも高速に3次元ボリュームデータを高速に処理できるようになってきた。近年、3次元ボリュームデータを対象にした形状認識技術やデータベース検索技術の需要が高まっている。本研究では、画像解析において高い認識率を持つことで知られている高次局所自己相関特徴の抽出に使われる2次元マスク(3×3)を3次元マスク(3×3×3)に拡張するシミュレーションプログラムの作成と、3次元マスクを利用した3次元ソリッドテクスチャーの類似検索に関する実験を行った。また、3次元拡張した高次局所自己相関特徴マスクを3次元Lawsマスクや3次元Hurstマスク等との比較を行い、3次元ボリュームデータ認識率の違いを解析した。
実験では、従来のシミュレーションプログラムを拡張し、3次元マスク(3×3×3)の次数を2次よりも高くした場合、それによってマスクパターンがどのよう変化するのか、また、マスクパターンの数がどの程度増加するのか調査をおこなった。また、3次元Lawsマスクや3次元Hurstマスクのシミュレーションプログラムを作成し、これらのマスクと3次元高次局所自己相関特徴のマスクの認識率の比較を行った。
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