不変特徴量を用いた3次元物体の形状類似検索(一般セッション(7))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
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概要
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本稿では3次元物体の形状による類似検索手法の開発について論じる.現在提供されている3次元物体データの多くは必ずしも位置・大きさ・回転について正規化されていない.そこで,我々は位置・大きさ・回転に不変な特微量を提案する.これはまた3次元物体をポリゴン分割する細かさの違いによる影響が少ないという利点を併せ持つ.さらに,入力される3次元物体として,面や線の接続関係,部分と部分の包含関係などの位相的な構造が不正確なデータの場合であっても特微量を抽出することができる.この特微量を利用して,位置・大きさ・回転について正規化されず,またポリゴン分割の細かさの異なる物体データが混在したデータベース上で,形状による類似検索を実現した.2,500個の3次元物体データベースに対して,上位20位までの検索精度は適合率で71.5%,再現率で61.4%であった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-02
著者
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