部分形状による３次元形状モデルの検索

3D形状モデルの部分検索は，工業製品の設計再利用や故障解析の為の形状マイニング等に必要な技術である．部分検索の課題は，3D空間における位置，スケール，回転に対して頑強に，かつ，効率良く，検索要求と類似した部分形状を探索することである．本研究では高精度かつ高速な部分検索をねらい，以下の2点について研究を実施した．1.大規模ベンチマークの作成：部分検索の手法を評価するための大規模ベンチマークを作成した．具体的には，既存ベンチマークに含まれる全体3D形状モデルから部分3D形状を切り出すことで検索要求を作成した．また，既存ベンチマークに含まれる全体3D形状モデル群に対してランダム変形を適用して多数の全体3D形状モデルを作成し，これらを検索対象として用いた．2. 高精度かつ高速な部分検索アルゴリズムの開発：Randomized Sub-Volume Partitioning (RSVP)法を開発した．RSVP法は，ランダムな間隔と向きを持つ3D格子を用いて，検索対象の全体3D形状を複数の部分体積に分割し，各部分体積をスケール変化と回転に対して頑強な特徴量で記述する．さらに検索の高速化のために，部分体積の特徴量をコンパクトなバイナリ特徴量に圧縮した．評価実験の結果，RSVP法は既存手法よりも有意に高い検索精度を示した．またRSVP法の計算効率は高く，5万個の全体3D形状を検索対象とした部分検索を，検索1回当たり数秒以内で実現した．本研究を実施して得られた成果を論文にまとめ，2015年5月の国際会議EG3DOR 2015にて発表した．この研究成果は，本研究の目的である高精度かつ高速な部分検索手法の開発をある程度達成したが，一方で未解決の課題も残る．例えば，部分検索の実用化を考慮すると，RSVP法の検索精度は未だ不十分である．また，部分検索の応用に関しては未着手であり，例えば機械設計や医療診断を含む複数分野への応用を検討する必要がある．

3D形状モデルの部分検索は，工業製品の設計再利用や故障解析の為の形状マイニング等に必要な技術である．部分検索の課題は，3D空間における位置，スケール，回転に対して頑強に，かつ，効率良く，検索要求と類似した部分形状を探索することである．本研究では高精度かつ高速な部分検索をねらい，以下の2点について研究を実施した．1.大規模ベンチマークの作成：部分検索の手法を評価するための大規模ベンチマークを作成した．具体的には，既存ベンチマークに含まれる全体3D形状モデルから部分3D形状を切り出すことで検索要求を作成した．また，既存ベンチマークに含まれる全体3D形状モデル群に対してランダム変形を適用して多数の全体3D形状モデルを作成し，これらを検索対象として用いた．2. 高精度かつ高速な部分検索アルゴリズムの開発：Randomized Sub-Volume Partitioning (RSVP)法を開発した．RSVP法は，ランダムな間隔と向きを持つ3D格子を用いて，検索対象の全体3D形状を複数の部分体積に分割し，各部分体積をスケール変化と回転に対して頑強な特徴量で記述する．さらに検索の高速化のために，部分体積の特徴量をコンパクトなバイナリ特徴量に圧縮した．評価実験の結果，RSVP法は既存手法よりも有意に高い検索精度を示した．またRSVP法の計算効率は高く，5万個の全体3D形状を検索対象とした部分検索を，検索1回当たり数秒以内で実現した．本研究を実施して得られた成果を論文にまとめ，2015年5月の国際会議EG3DOR 2015にて発表した．この研究成果は，本研究の目的である高精度かつ高速な部分検索手法の開発をある程度達成したが，一方で未解決の課題も残る．例えば，部分検索の実用化を考慮すると，RSVP法の検索精度は未だ不十分である．また，部分検索の応用に関しては未着手であり，例えば機械設計や医療診断を含む複数分野への応用を検討する必要がある．