| 研究課題/領域番号 |
16H02818
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山口 泰 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (80210376)
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| 研究分担者 |
籔内 直樹 (籔内佐斗司) 東京藝術大学, 大学院美術研究科, 教授 (10376931)
舘 知宏 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (50586740)
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| 研究協力者 |
植田 一博
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
2018年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2017年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
2016年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
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| キーワード | 形状処理 / 特徴線 / 遮蔽率 |
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| 研究成果の概要 |
3次元メッシュデータの特徴線は，幾何学的特徴量が極値をとる点の列として求められる．多くの特徴線抽出や描画手法では，メッシュの稜線上で特徴量の方向微分が 0になる点を求めるが，抽出される線には途切れや揺れが生じてしまう．本研究では，途切れや揺れが生じる理由を解析し，各頂点に最も近い極値点を求めることで途切れや揺れを抑える手法を提案する．また，曲率などの2階微分量を安定に求めるためには頂点周り2近傍以上の情報が必要となるため，比較的少数の面により構成される特徴線を抽出することは難しい．本研究では頂点周りの積分量を解析し，微分量の代わりに積分量を用いることで小さな特徴線を抽出する方法を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，3次元スキャナや3次元プリンタの発展によって，一般社会においても3次元データの利用が進みつつある．3次元データの利用にあたっては，（たとえば，頭，胴，腕，脚のように）部分形状に分割・再配置して動作を再現するとか，対象形状を線で描いた線画を作成して利用するなどが考えられる．このように対象形状を分割したり描画したりする際には，形状の特徴を示した特徴線の抽出が欠かせない．本研究は3次元メッシュデータから，途切れや揺れなどのない安定した特徴線を抽出する手法を示すことに成功しており，3次元データの利用発展に寄与するものと考えられる．
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