知識抽出とモデリングのための3次元データマイニングシステム

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本研究の目的は異なった三次元形状クラスを識別する特徴の埋めこみと理解する知識を抽出する3次元データのためのデータマイニングシステムを開発することである。この研究の特徴は、効果的な三次元モデル検索システムの開発に利用できる点にある。研究の第一ステップにおいて、われわれは三次元データ、形状、クラス推論(含蓄)から普遍な特徴を抽出する問題に焦点を絞った。まず、三次元モデルは類似した変形に不変という特徴で記述するべきである。われわれは球面ウェーブレット解析を基礎とする新しい方法を提案し、開発した記述子が高レベルの性能を達成し、コンパクトで回転に不変であることを示した。また、ユーザが3次元形状を選んで最も近い候補を見つけることができる検索システムも実装した。さらに、オンライン化することも試みている。つぎに、3次元モデルアーカイブ検索システムの評価手法を研究し、ヨーロピアンネットワーク((http://www.aimatshape.net/event/SHREC)がオーガナイズした第一回形状検索評価コンテスト(SHREC3D)に参加した。このコンテストには17グループが参加し、われわれのアイデアは、同じデータベース、質問、評価ツールのもとで、強力な3次元モデル検索アルゴリズムであると評価された。この期間、3次元モデル検索システムの効率を改良するのに効果的と考えられる機械学習における芸術的技術を導入するために、国際機械学習セミナー(MLSS2006,Taipei)に参加した。究極のゴールは、ユーザの類似という観念と形状の特徴との間の関係、例えば、3次元形状の意味論的な記述子、を学習することである。これらの研究結果は、国際会議論文1篇、国際技術レポート1篇、出版物リストに掲載した国際学術雑誌論文1篇としてまとめた。また、IEEEの形状モデリングとその応用に関する国際会議(SMI2006、2006年6月開催)でベスト論文賞を受賞した。