2010 Fiscal Year Annual Research Report
3次元物体モデルのテクスチャ情報を考慮した類似検索に関する研究
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21700127
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| Research Institution | The Open University of Japan |
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Principal Investigator |
鈴木 一史 放送大学, ICT活用・遠隔教育センター, 准教授 (90332147)
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| Keywords | 類似検索 / 3次元物体モデル / 3次元高次局所自己相関特徴 / フラクタル次元 / ソリッドテクスチャ |
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| Research Abstract |
テクスチャが付加された3次元物体モデルの類似検索に関するアルゴリズムの研究をおこなった。1990年代後半より、3次元物体モデルの類似検索に関する様々な研究が行われてきた。これらの検索手法では、3次元物体モデルの形状に着目して類似検索を行っているが、本研究では、3次元物体モデルのテクスチャパターンに基づいて類似検索や分類を可能にした。本手法のテストを行うため、2次元テクスチャ画像から3次元ソリッドテクスチャを合成し、この3次元ソリッドテクスチャを3次元物体モデルに付加した。そして、テクスチャが付加された3次元物体モデルの実験用データベースを合成した。このデータベースを用いて類似検索の実験を行った。データベース内の3次元物体モデルは、開発したソフトウェアプログラムによって解析し、テクスチャパターン特徴を各3次元物体モデルから抽出した。テクスチャパターン特徴は、3次元高次局所自己とフラクタル次元から計算した。2つの特徴は、しばしば2次元画像解析等に用いられる特徴であるが、本研究では、3次元ボリュームデータとして作成された3次元物体モデルから特徴が抽出できるように、この2つの手法を3次元拡張した。また、システムは高速な特徴抽出のため、マルチコアCPUに対応した並列演算処理機能を組み込んだ。実験用システムによって、テクスチャが付加された3次元物体モデルの類似検索と分類が可能になった。実験では、良好な適合率・再現率となる類似検索が実現できた。本手法は、従来の形状に基づく3次元物体モデルの類似検索と同時に活用することで、テクスチャパターンに基づく3次元物体モデルの類似検索も可能になり、類似検索のパフォーマンスを向上させることが期待できる。
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