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三次元物体の形状類似検索

3D 对象的形状相似度搜索

基本信息

批准号：
11J07060
负责人：
立間淳司
金额：
$ 0.83万
依托单位：
Toyohashi University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2011
资助国家：
日本
起止时间：
2011 至 2012
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、産業や医療など、様々な分野で利用されている三次元物体データを、その形状を手掛かりに検索を行う、三次元物体の形状類似検索技術を開発することである。本年度は、これまでの研究をふまえ、さらなる検索性能の向上ため、新しい三次元物体の特徴量Dense Voxel Spectrum Descriptor(DVD)とLocal Feature Correlation Descriptor(LCoD)を考案した。DVDは、三次元物体の形状を離散的に表したボクセル表現を複数のセルに重複分割し、分割したセルごとに計算したフーリエスペクトルを並べたものを特徴量とする。ボクセル表現全体ではなく、分割したセルごとにフーリエスペクトルを計算することで、三次元空間のどこにどのような形状があるかを捉える。DVDは、特に、機械部品によるデータセットEngineering Shape Benchmarkで、優れた検索性能となった。一方、LCoDは、形状の凹凸をグレースケールで表したDepth Buffer画像を複数の視点からレンダリングし、各Depth Buffer画像ごとに計算した局所特徴量の相関を並べたものを特徴量とする。Depth Buffer画像から抽出した局所特徴量の相関を特徴量とすることで、形状の凹凸変化の傾向を捉える。LCoDは、Princeton Shape Benchmarkのような、様々な形状の三次元物体が含まれるデータセットにおいて、優れた検索性能となった。また、特徴量の考案だけでなく、三次元物体データセットの作成も行った。これまでの三次元物体データセットの多くは1,000個程度の三次元物体からなる小規模なものであった。そこで、10,000個の三次元物体からなる大規模なデータセットToyohashi Shape Benchmark(TSB)を作成し、国際学会にて発表した。TSBは、今後の三次元物体に関する研究に対して、大きな貢献となると考える。この他、データ解析において悪影響を与える、データセット全体の傾向から逸脱したデータを検出する技術Local Kernel Density Outlier Factorや、データ分布の局所的な構造を重視し、高次元空間の距離で表される計量情報を保存するように低次元空間に射影する局所計量保存射影を考案した。

The purpose of this study is to use three-dimensional objects in industrial and medical fields, and to use them in different fields. The shape of the three-dimensional object is similar to the shape of the hand hanging hand hanging, the shape of the three-dimensional object is similar to the 検 rope technique of the opening. This year's は, これまでの research をふまえ, さらなる検検综合性の上ため, 新しい特徴quantity of three-dimensional objects Dense Voxel Spectrum Descriptor (DVD) and Local Feature Correlation Descriptor(LCoD)した. DVD, three-dimensional object shape, discrete form, expression, complex number, repeated divisionし、Divide the したセルごとにcalculate the したフーリエスペクトルを and merge the べたものを特徴quantityとする.ボクセル represents the overall ではなく, divided したセルごとにフーリエスペクトルをCalculate the shape of the three-dimensional space and the shape of the three-dimensional space. DVD, special, mechanical parts, Engineering Shape Benchmark, and excellent performance. One side, LCoD は, shape のconvex and convex をグレースケールで table したDepth Buffer image をplural のViewpoint からレンダリングし, each Depth Buffer image calculation is related to the special value of the situation and the special value of the buffer is calculated. The Depth Buffer image is extracted, and the characteristics of the image are related to the special characteristics of the frame, and the shape and unevenness of the shape are related to each other. LCoDは, Princeton Shape Benchmarkのような, 様々なShapeのthree-dimensional objectがcontainingまれるデータセットにおいて, Yuれた検検综合性となった.また, 特徴quantity's examination case だけでなく, three-dimensional object データセットの成も行った.これまでの三dimensional objectデータセットの多くは 1,000 degrees of three-dimensional object からなるsmall scale なものであった.そこで, 10,000 のthree-dimensional objects からなるlarge-scale なデータセットToyohashi Shape Benchmark (TSB) をmade し, International Society にて発 table した. TSB's research on three-dimensional objects in the future, and the contribution of Oda's research on three-dimensional objects.このhim, データANALYSIS において悪 Impactを与える, データセットOVERALL ANALYSIS ANALYSIS Factor, the distribution of the bureau's structure, the bureau's measurement, the high-dimensional space's distance table, the measurement information, and the preservation of the low-dimensional space.