近傍の距離に注目した多様体ランキング法の改良とその3次元モデル検索の応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-11-10
• タイトル: 近傍の距離に注目した多様体ランキング法の改良とその3次元モデル検索の応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Improvement of Manifold Ranking Using Neighboring Distance And Its Application to 3D Model Retrieval
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: データ検索
• 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: 山梨大学
• 著者所属: 山梨大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Yamanashi
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Yamanashi
• 著者名: 栗田, 侑希紀; 大渕, 竜太郎
• 著者名(英): Yukinori, Kurita; Ryutarou, Ohbuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，近傍の距離に注目した多様体ランキング法の改良とその3次元モデル検索への応用を提案する．3 次元モデルの形状類似検索における検索精度向上に有効な手法として，特徴空間における特徴点の分布を考慮して類似度計算を行う Manifold Ranking 法がある．しかし，検索要求の小さな近傍 （検索結果の最上位付近） に注目すると，単純な距離計算 （例えば L2 距離） に比べ Manifold Ranking 法の方が検索精度が低下する場合がある．本研究では，Manifold Ranking を基としながら，単純な距離で得られた検索結果の上位を基にして検索要求を拡張して再度順位付けを行うことにより，順位付けの結果を改選することを目指す．実験的評価の結果，提案手法が検索性能を改善することが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a improvement to Manifold Ranking-based ranking of retrieval results in 3D model retrieval setting. Manifold ranking significantly improves ranking results by learning feature distribution in high-dimensional feature space. However, in small neighborhood of the query, ranks obtained by simple distance metric (e.g. that of L2-norm) performs better than those obtained by manifold ranking. Proposed re-ranking method exploits this by using query expansion to improve the ranking result. Experimental evaluation have showed that the proposed method is effective in improving retrieval accuracy.
• 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: AN10100541
• 書誌情報: 研究報告グラフィクスとCAD（CG）; 巻 2011-CG-145, 号 4, p. 1-7, 発行日 2011-11-10
• 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