2015 Fiscal Year Annual Research Report
基本演算としての3次元構造類似比較技術とそのスパースモデリングへの応用
Publicly Offered Research
| Project Area | Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling |
|---|
| Project/Area Number |
26120517
|
|---|
| Research Institution | University of Yamanashi |
|---|
Principal Investigator |
大渕 竜太郎 山梨大学, 総合研究部, 教授 (80313782)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
|
| Keywords | 3次元形状特徴量 / 3次元形状認識 / 3次元形状検索 / 3次元構造解析 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，自然科学の諸問題の解決を，3 次元（3D）構造を解析し類似比較する技術により支援・推進することである．研究の結果，所期の目的達成に必要な要素技術について以下のような成果を得た．今後，これらを医療等の分野の問題に適用する予定である．
1. 軽量な3Dボクセル形状特徴：3次元測量などで得られるボクセル3Dモデルは巨大である．その中からある部分形状を探索するためには，多量（10^6～個）の局所形状特徴を抽出し，これを解析する必要があり，抽出が軽量でありかつコンパクトな局所形状特徴が要求される．我々は，軽量な処理で抽出でき，かつ，特徴が2進ビット列（256~512bit程度）であるボクセル形状特徴3DORBを提案した．実験の結果，既存の高次元実数値ベクトル3D形状特徴に比べ1/40程度のデータ量でほぼ同等の3D形状比較精度を得た．
2. 部分形状を検索要求とする3D形状検索：大規模な3D形状の中から，とある位置 (3DOF)，向き（3DOF），スケール(1DOF)で存在する部分形状を探索したいという要求がある．その自由度は計7DOFである．多数（例えば100k個）の3Dモデルからなるデータベースから部分形状検索を行うと，計算量が非常に大きくなる．我々は，部分形状をもとに，高速かつ高精度に，その部分形状を含む全体形状モデルと，その部分形状の位置を検出できる手法を提案し評価した．本手法では，ランダムな位置，向き，スケールをもつランダムなアスペクト比の，互いにオーバーラップのある多数の直方体で空間を分割し，その直方体を単位に部分形状クエリと比較する．特徴抽出の高速化，局所特徴のコンパクト化とその比較の高速化，等により一定のスケーラビリティを実現した．部分をクエリとした3D形状検索の場合で評価したところ，実用的な検索速度と検索精度が実現できた．
|
| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Remarks |
http://www.kki.yamanashi.ac.jp/~ohbuchi/
|
