三角形特徴を用いた部分形状検索(ポスターセッション,大規模データベースとパターン認識)

概要

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近年、三次元形状データはさまざまな分野で活用され、多くの三次元データが保存されている。三次元形状データの増加に伴い、三次元形状データの検索へのニーズが高まっている。形状検索は大きく全体形状検索と部分形状検索の二つに分けられる。全体形状検索では、クエリーとして与えた形状データと完全一致する形状データを検索する。一方、部分形状検索では、クエリーとして与えた形状データを含む形状データを検索する。形状検索を実行する多くの場面において、検索したい形状と同一の形状データをクエリーとして持っていることはほとんどなく、クエリーとして用いられるのは多くの場合、部分形状データとなる。そのため、全体形状検索よりも部分形状検索へのニーズの方が高い。一方で、部分形状検索はクエリーと検索したい形状が同一形状でないため形状間の対応付けが難しく、チャレンジンクな課題として知られている。部分形状検索の手法としては、Bag-of-featuresを用いる方法や特徴点のマッチングを用いる方法が知られている。しかし、Bag-of-featuresを用いる方法では、Bag-of-featuresは全体形状データまたは部分形状データを事前にヒストクラム表現するため、事前にヒストグラム表現した形状とクエリーが類似していなければ適用することは難しい。特徴点のマッチングを用いる方法では、特徴点のマッチングの精度が検索の精度に影響する。特に、誤対応した特徴点のマッチングが精度の低下をもたらす。本論文の提案手法は、三点の特徴点からなる三角形を用いることでマッチング精度の向上を実現する。クエリーとして与えた形状データから特徴点を抽出し、三点の特徴点を一組の三角形とする。局所特徴量ベクトルの距離による対応付けに基づき、保存された形状データの特徴点からなる三角形を作成し、その三角形どうしを比較する。三点の特徴点を用いることで局所的な情報だけではなく特徴点間の位置関係も考慮され、三角形の対応関係をチェックすることで誤対応を取り除くことができ、マッチング精度を向上することができる。また、各特徴点の局所特徴量ベクトルをインデックス化し、インデックスと三角形間の対応関係チェックを組み合わせて用いることで、高速な検索を実現する。本論文における、私たちの貢献は以下の2つである。1.三角形特徴を用いることで、精度向上を実現している2.特徴点の局所特徴量ベクトルのインデックス化と三角形間の対応関係チェックを組み合わせることで高速な検索を実現している実験として、形状データ100データをインデックス化したデータベースを作成し、インデックス化したデータから無作為に選んだ20データについて、形状データ全体の30〜50%程度を切り出したデータをクエリーとする部分形状検索を行った。本実験において、特徴点を単独で用いた場合の正解率0.65に対して、提案手法は正解率0.85を示した。また、インデックス化するデータの数を増やして検索速度を測定し、本提案手法がインデックス化されたデータ数に対して頑健に検索できることを示した。
2013-02-14

三角形特徴を用いた部分形状検索(ポスターセッション,大規模データベースとパターン認識)

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