2013 Fiscal Year Annual Research Report
三次元物体検索のためのスケーラブルな次元圧縮技術とセグメンテーションの研究
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23500119
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
青野 雅樹 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00372540)
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| Keywords | 情報検索 / 三次元モデル / 特徴量 / 三次元物体 |
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| Research Abstract |
三次元物体検索に関して、三次元CADシステム等で作成された機械部品によく観察される「穴」「凹凸」「幾何学的なな輪郭」に着目した新しい特徴量HSRD（Hole, Surface Roughness descriptor)を開発した。HSRD特徴量を他の研究者が提案している特徴量、ならびに我々がこれまで開発した特徴量との検索における比較実験を行った。その際、三次元機械部品のベンチマークであるESB（Engineering Shape Benchmark）を用いた。結果として、我々が知る限り世界最高の検索性能を達成することができた。この研究成果は、"3D Shape Retrieval Focused on Holes and Surface Roughness"というタイトルの論文にまとめ、APSIPA2013国際会議に投稿した。採択通知後、2013年10月にAPSIPA2013で口頭発表し、ベストペーパー賞を受賞した。その後、HSRD法を更に検索精度で上回る手法（MRLBP法）を開発し、特許出願を行った。さらにMRLBP法を論文にまとめ、2014年3月の電子情報通信学会総合大会で口頭発表を行った。
一方、昨年度までに行っていた三次元物体のセグメンテーション技術に基づき、分割されたパーツや部品をクエリとする三次元物体の部分検索手法（KVLAD法）を開発し、国内学会で発表した。KVLAD法は、非線形スケールスペースに基づく局所特徴量と、それを事前の訓練データでクラスタリングしたあと、クラスターの重心からの差分で各三次元物体の特徴量を符号化するものである。
これまで開発した手法の評価を行うため、2014年2月に実施されたSHREC2014国際3D検索コンペに参加した。結果として、２部門で世界最高性能を達成することができた。
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