| Budget Amount *help |
¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
Fiscal Year 2010: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2009: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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| Research Abstract |
近年ではさまざまな分野でマルチメディアデータへの要望が高まってきたため,そのコンテンツの総数は爆発的に増加した。よって,それらを管理するための効率のよい検索システムの開発が求められている。
研究の目的として,研究者らはAttributed Relational Tree (ARG)を用いた精度のよい検索システムを提案した。本検索システムは対象として画像,3次元モデル,モーションデータを扱い,また,それらを複合した検索を可能にするものである。その目的を達成するために、平成22年度の実施目標として、統合ARGを媒体とした3次元シーン検索システムの開発を挙げた。
3次元シーン検索システムの研究開発を進めるに当たって,前年度に提案した統合ARGに関する定義やマッチング方法をまず採用したが,その複雑なマッチング方法のため確率モデルに準じた類似度を定義することが困難であった。そこで,マッチング方法をよりシンプルにするために,統合ARTは3次元モデルのARTをベースにして,モーションデータから抽出した特徴を属性として付加することで,統合ARTを再び定義した。その結果,安定した確率モデルを構築することができ,効率よく3次元シーンを検索することが可能となった。
ARGにおける属性値に関しては,基本的にこれまでの研究で使用したものを採用したが,モーションに関しては時間軸に沿った特徴を考慮する必要があったため,新しい属性を追加した。具体的には,時間軸に沿ってどのようにルートノードが移動するかを表す特徴を定義し,これを採用した。
以上の点から,多少の課題は残すものの,年次計画に対する進捗に関しては問題ないと思われる。また、採用年を通じて従来の検索手法より良い精度で検索を行い、さらにその手法の高速化を行うという目的は達成した。
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