研究課題
基盤研究(C)
本研究では、数値シミュレーションや計測装置から生成される膨大な数値データ(以降ボリュームデータ)の分類や検索を行うために、ボリュームデータの特徴を単純な図形で表現した「特異点グラフ」を利用する手法を開発し、実際のボリュームデータに適用しその有効性を確認することができた。平成15年度では、主に特異点グラフ生成アルゴリズムの開発を行った。特異点グラフを作成する場合、特異点から固有値ベクタ方向に微小距離移動させ、そこからベクタ線を計算することになる。この場合、微小距離とは、どのように決定したらよいのかについて、ガイドラインはない。ボリュームデータ空間全域に渡って有効となる方法は、おそらくなく、特異点のラベル値に関係して、移動距離を決定することになるものと考える。ベクタ線計算の開始点に関して、どの程度移動させると、特異点グラフの形状が変化してしまうかについての感度解析について検討した。平成16年度では、特異点グラフを用いたボリュームデータ分類手法を開発した。分類手法の開発にあたって、まず、特異点グラフを用いてボリュームデータの特徴ベクトルを定義した。特徴ベクトルの構成要素としては、特異点情報、接続情報を考える。特異点情報としては、特異点番号、点座標、スカラデータ値、特異点種別、特異点重要度があげられる。また、接続情報としては、アーク番号、アークの両端を構成する特異点の番号、アークと交差する格子番号リストがあげられる。我々は、特異点グラフを3次元空間に描かれた文字と仮定し、現在利用されている手書き文字認識技術の3次元化により特異点グラフ同士の類似度の計算手法の開発を行った。
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