学習を用いた3次元形状類似検索(セッション7:3次元類似検索,テーマ:CGと記録及びCG一般)
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概要
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3次元モデルの形状に基づく類似検索において,形状特徴間の距離計算が性能を向上させるための重要な課題の1つである.形状特徴は数十を超える高次元のベクトルで定義されるため,形状特徴間の距離が正確に捉えられない可能性がある.そこで,学習用の3次元モデルデータベースを教師なし学習することで,距離計算を改善し検索性能を向上させる手法が提案されている.本論文では,複数の教師なし学習手法を複数の形状特徴と組み合わせ,検索性能と学習手法や形状特徴の関係を実験的に評価・検討する.実験から多様体学習を用いた特徴空間の学習は形状類似検索の性能を向上させるのに有効であることがわかった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-02-19
著者
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