競合学習法による物体メッシュ間のパラメータ化(セッション6:表現と描画,テーマ:CGと記録及びCG一般)
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概要
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ある物体形状を表す三角メッシュモデルを曲面へと写像するパラメータ化は,メッシュモデリングにおける要素技術の一つであり,多くのCGアプリケーションに利用することができる.本稿では,このパラメータ化を物体メッシュ間で行う手法を提案する.提案法では,競合学習法の一つである自己組織化マップと形状復元法の一つである最小2乗メッシュをベースとして用いている.これにより,メッシュの構造的な特徴を考慮したパラメータ化を行うことができる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-02-19
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
-
Nagahashi Hiroshi
Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institute Of Technology
-
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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