RI-001 学習を用いた3次元モデル検索手法における人工的教示例拡張の効果(グラフィクス・画像,査読付き論文)
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概要
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3次元モデルの形状類似検索の性能を向上させる手法の一つとして,検索対象の特徴群が成す部分空間を学習して次元削減を行うことで,特徴間の距離計算を改善する手法が注目されている.この種の手法で用いられる学習アルゴリズムは,多数の学習サンプルがあって初めて検索性能を向上させることができる.しかし,実際には十分な数の学習サンプルを得られないことが多い.本稿では,限られた数の教示例(学習サンプル)を暗黙の前提知識に基づいて増やすことで,部分空間の学習を助ける手法を提案し,複数種の3次元モデルデータベースおよび複数種の学習手法のもとで実験的性能評価を行った.その結果,教示例の拡張を用いて学習した際に,場合によって3次元モデルの検索性能の向上が実現されることがわかった.
- FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)推進委員会の論文
- 2009-08-20
著者
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