曲面の特徴線抽出による形状の類似識別

• Project/Area Number: 16700118
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Media informatics/Database
• Research Institution: Kanazawa Institute of Technology
• Principal Investigator: 久田 雅之 金沢工業大学, 工学部, 講師 (50367447)
• Project Period (FY): 2004 – 2005
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2005)
• Budget Amount: ¥2,000,000 (Direct Cost: ¥2,000,000); Fiscal Year 2005: ¥400,000 (Direct Cost: ¥400,000); Fiscal Year 2004: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
• Keywords: 形状モデル / 類似識別 / 中立面 / データベース

Research Abstract

前年度の研究成果として、平滑化の適応に関して入力形状に平滑化を行うのではなく、公正された中立面に対して平滑化を行った方が良いことがわかった。中立面の縁は尾根谷線に一致し、尾根谷線の抽出に際しては中立面の縁線を検出する必要がある。本研究で用いた中立面は二面で構成される特殊な構造を持つ為、面の折り返し線が中立面における縁、すなわち入力形状の尾根谷線となる。
以前は、面の折り返しを判定する際に、単純な内積判定を用いていたが、上記平滑化を行うことで縁に該当する部分が丸くなり、内積判定だけでは十分な制度を得られず、尾根谷線の抽出精度は逆に悪くなる結果が得られた。中立面の特徴として入力形状の少量のノイズに対し過敏に反応する点があり、平滑化はノイズ処理のため不可欠である。しかしながら、平滑化を行った後で中立面の形状を調べたところ、縁付近における曲率は高い値を保持しており、平均曲率を用いた手法により中立面の縁抽出が安定して行えることを確認した。
上記手法により抽出された尾根谷線を元に、それぞれの線上における曲率の分布を調べ、階層化することにより、大まかな形状の類似性は判定可能となったが、現存する類似識別手法と比べると本手法の制度は劣る。原因としては、形状全体の曲率分布を考慮していない点が挙げられる。本手法では、特徴線のみを比較している為、極端に異なる形状であったも、2つの形状が同じような特徴線分布を持っている場合、類似度が高いという結果に至ってしまう。特徴線における曲率分布の比較だけではなく、それぞれの特徴線の座標値等も考慮して比較判定を行うことで、本手法の精度を向上させることができると思われる。