Self-organizing Deformable Modelを用いたメッシュモデル間の直接写像による三次元モーフィング(一般セッション(2),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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本論文では,自己組織化特徴マップの概念を用いた可変モデル(SDM: Self-organizing Deformable Model)によるメッシュモデルの三次元モーフィング法を提案する.SDMは,変形の目標とする曲面(目標曲面)上の頂点の分布を学習し,自己組織的に変形を繰り返す可変モデルである.SDMは,変形先の形状を限定しない可変モデルであり,様々なモデルを扱うことができる.本手法では,モーフィングのためのモデル間の対応決定にSDMを用いる.また,ユーザの指定により,モデルの構造的特徴を考慮した対応決定が可能である.本手法のモーフィングにおける有効性を,いくつかの実験を通じて検証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-09
著者
-
諸岡 健一
九州大学デジタルメディシン・イニシアティブ
-
長橋 宏
東京工業大学大学院理工学研究科
-
長橋 宏
東工大
-
長橋 宏
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 物理情報工学専攻
-
松井 瞬
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
松井 瞬
東京都立大学大学院工学研究科
-
長橋 宏
東京工業大学 像情報工学研究所
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