| 研究概要 |
本年度は4年計画の2年目に当たり、形状と色彩という2つの観点で特徴を持つ3次元物体モデルを題材に,主観的評価基準のモデル化の研究を進めた。物体の形状や市債に対する利用者の主観的な基準に基づく内容検索(例示検索・類似検索)のアルゴリズムの開発と評価を行った。
形状に関しては、頂点の空間的な分布密度などの特徴を利用する手法を発展させた。具体的には、回転に依存しない(不変な)3次元物体の検索を可能とするために、各方向に90度を単位とする回転を行っても不変な物理特徴を計量する方法を提案した。実験の結果、この方式が、物理特徴の空間解像度を上げながら、同時に、パラメータの次元数を抑えて高速検索を可能にし、かつ、検索精度も優れていることを検証した。
質感は物体固有の色や反射光、透過光などの物理的な特徴の総体として記述される。デザイナーなどはこれらを印象語で表す。従って、これらの物理特徴と印象語との対応関係が定式化されると、印象語により好みの質感をデータベースから検索することができる。本年度の研究では、標本データに対してユーザから得られる印象語による評価データを主成分分析することにより主観空間を構成した。物理特徴空間からの写像を重回帰することにより、質感の印象語による検索、さらに印象語の空間的な可視化を可能とした。
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