3次元モデルデータの形状特徴抽出に関する研究

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2008-01-18
• タイトル: 3次元モデルデータの形状特徴抽出に関する研究
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Research on Extracting Shape Features from 3D Model Data
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京電機大学大学院情報環境学研究科
• 著者所属: 東京電機大学情報環境学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Environment, Tokyo Denki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Information Environment, Tokyo Denki University
• 著者名: 馬庭, 尚志; 柴田, 滝也
• 著者名(英): Naoshi, MANIWA; Tatsuya, SHIBATA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，我々の扱うデータは膨大な量となりデータ群の中から如何にして必要なデータを選び出すかということが重要な鍵となっている．その中でも設計の分野を中心に形状の類似度をキーとした3次元モデルデータの検索システムが必要とされている．我々は，人間の視覚情報処理が幾何学的な特徴を用いた従来の特徴抽出手法よりも優れていると考えた．本稿では，Gaborフィルタによる３次元モデルデータの形状特徴の抽出と，抽出した特徴を用いた３次元モデルデータ検索システムを提案する．本研究では，Princeton Shape Benchmark(PSB) を用いてシステムを構築し，First Tier，Second Tier，Nearest Neighborを算出することで検索精度の評価を行った．その結果，本手法の検索精度は従来手法LFDに近い検索精度があることがわかった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: It is difficult to find the data from a lot of data groups. A retrieval system of 3D model data is needed in the field of the design. We think that a feature extraction by human visual processing is better than the conventional feature extraction by geometrical characteristics. In this paper, we propose a feature extraction method of 3D model data by using a Gabor filter, and construct the system to retrieve 3D model data. We test the Princeton Shape Benchmark (PSB) to evaluate the system. We evaluate the system by calculating First Tier, Second Tier, Nearest Neighbor. As a result, retrieval precisions by our method are as good as LFD.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2008, 号 3(2008-CVIM-161), p. 261-266, 発行日 2008-01-18
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会