| 研究概要 |
類似検索:本年度の研究内容は以下の3つにまとめることができる.
1)特徴量の組み合わせによる検索性能の向上:現在の3次元形状特徴量はいずれも,その単体での検索性能が十分でない.そこで,複数の形状比較手法で得られた相違度(距離)を組み合わせることにより検索性能を向上させる手法を提案し,その実験的評価を行った.1つの3次元モデルから複数の相違度を得る方法としては,(1)昨年度に我々提案した多重解像度表現を用いて複数の形状相違度を得る手法,および,(2)異種の複数の特徴量と用いて複数の形状相違度を得る手法,の2種類を用いた.
2)3次元形状特徴量の次元圧縮による検索処理の効率化:形状を捉える特徴量の性能を上げるためには,特徴量の次元数が増えることが多い.本研究では,Principal Component Analysis(PCA)やKernel PCAなどの次元削減手法を用いて形状特徴量の次元を削減し,検索を効率化する手法を検討した.
3)3次元形状の自動分類:3次元モデルを,その形状特徴に基づいて,各種クラスタリング手法などを用いて自動分類する手法を検討した.
電子透かし:点群で定義された3次元形状モデルに対する電子透かしの研究を行った.その成果は国際学会CyberWorld2004で発表した[Ohbuchi04].
[Ohbuchi04]Ryutarou Ohbuchi, Akio Mukaiyama, Shigeo Takahashi, Watermarking a 3D shape defined as a point set, Proceedings of the 2004 International Conference on Cyberworlds, pp.392-399,Tokyo, Japan,2004.
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