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2020 年度 実施状況報告書

ポリゴンデータの位相を保存した可展形状近似

研究課題

研究課題/領域番号 20K21784
研究機関東京大学

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)

研究期間 (年度) 2020-07-30 – 2022-03-31
キーワードポリゴンデータ / 可展形状
研究実績の概要

3Dスキャナの発展に伴い,3次元形状表現としてのポリゴンデータが広く社会に浸透しつつある.ポリゴンデータの実体化にあたって,紙や金属板などのシート材を用いて加工する場合には,ポリゴンデータを可展形状として近似する必要がある.従来の研究では,3次元CADで得られるパラメトリック曲面形状を前提としており,形状データを複数パーツに分割して,各パーツを柱面や錐面などの可展面やストリップと呼ばれる帯型形状を用いて可展形状近似を実現していた.しかし,ポリゴンデータの場合,位相構造がまったく異なってしまい,近似誤差を議論することやパーツ数を制御することは困難だった.本研究では,近似誤差の評価を容易にすることを目的として,ポリゴンデータの位相を保存したまま可展形状近似することを目指す.つまり,入力形状と近似形状の各要素を一対一に対応させるべく,パーツを稜線に沿って分割するとともに,位相を保存したまま可展形状に変換することにする.これを実現するためには,元のポリゴンデータの形式のまま,可展性の判定や近似を行う必要がある.そこで,可展性の評価にあたって頂点周りの角の総和という離散幾何学的な特徴を用いることにした.また分割するパーツ数が少なければ,仮に切れ目があっても接合部の対応関係を容易に判断でき,組立て工作の手間は大幅に減少できる.そこで,パーツを稜線に沿って分割する際には,パーツ数を可能な限り抑えることを目指す.ここでもポリゴンデータ,すなわち離散曲面を直接扱うために,離散曲面の特徴量を利用することを考える.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

ポリゴンデータを可展形状にするにあたり,まずパーツに分解する方策を検討している.ヒューリスティクスをもとにボトムアップ式に分解する方法をいくつか試しているが,これまでのところ有望な方法は見つかっていない.

今後の研究の推進方策

いくつかの基本的なルール,ガウス曲率が負の領域ではパーツ分割が必須であること,ガウス曲率が正であっても絶対値が大きい場合には切れ目が必要となること,ガウス曲率がほぼ0の領域は1つのパーツとすべきことなどがわかっているが,これらの組み合わせ方がポイントと考えている.今しばらくは試行錯誤的な実験を繰り返してみようと考えている.

次年度使用額が生じた理由

国際会議での研究の発表や議論を通じて,新たな理論や考え方を収集する目論見であったが,その機会が得られずに旅費の支出がまったくなかったことが大きい.

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2020

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Hybrid image of three contents2020

    • 著者名/発表者名
      Sripian Peeraya、Yamaguchi Yasushi
    • 雑誌名

      Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art

      巻: 3 ページ: 1~8

    • DOI

      10.1186/s42492-019-0036-3

    • 査読あり
  • [雑誌論文] An attribution-based pruning method for real-time mango detection with YOLO network2020

    • 著者名/発表者名
      Shi Rui、Li Tianxing、Yamaguchi Yasushi
    • 雑誌名

      Computers and Electronics in Agriculture

      巻: 169 ページ: 105214~105214

    • DOI

      10.1016/j.compag.2020.105214

    • 査読あり
  • [雑誌論文] LinSSS: linear decomposition of heterogeneous subsurface scattering for real-time screen-space rendering2020

    • 著者名/発表者名
      Yatagawa Tatsuya、Yamaguchi Yasushi、Morishima Shigeo
    • 雑誌名

      The Visual Computer

      巻: 36 ページ: 1979~1992

    • DOI

      10.1007/s00371-020-01915-4

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Group visualization of class-discriminative features2020

    • 著者名/発表者名
      Shi Rui、Li Tianxing、Yamaguchi Yasushi
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 129 ページ: 75~90

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2020.05.026

    • 査読あり
  • [学会発表] Class-Discriminative Feature Group and its Visualization2020

    • 著者名/発表者名
      SHI Rui, LI Tianxing, YAMAGUCHI Yasushi
    • 学会等名
      Visual Computing 2020

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公開日: 2021-12-27  

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