Item type |
Journal(1) |
公開日 |
2016-11-15 |
タイトル |
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タイトル |
軽量な局所2値特徴を用いた3次元形状の比較 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Lightweight Local Binary Features for Comparing 3D Shapes |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[一般論文] 3D形状解析,ボクセル,3Dモデル検索,局所特徴量,2値特徴量 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
著者所属 |
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値 |
山梨大学 |
著者所属 |
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値 |
山梨大学 |
著者所属 |
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値 |
山梨大学 |
著者所属(英) |
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言語 |
en |
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値 |
University of Yamanashi |
著者所属(英) |
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言語 |
en |
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値 |
University of Yamanashi |
著者所属(英) |
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言語 |
en |
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値 |
University of Yamanashi |
著者名 |
松田, 隆広
古屋, 貴彦
大渕, 竜太郎
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著者名(英) |
Takahiro, Matsuda
Takahiko, Furuya
Ryutarou, Ohbuchi
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
3次元(3D)センシング技術の発展により,ボクセルや点群で表現された大規模3D形状データを高速に取得することが容易になってきた.大規模3Dデータから3D物体を検出・認識する標準的手法では,大規模3Dデータの部分から多数の局所3D幾何特徴量を密に抽出し,これらの局所特徴量を解析する.しかし,これまで用いられてきた局所3D幾何特徴量は大規模な3Dデータへの適用が現実的でなかった.これら特徴の抽出コストが高く,かつ,高次元の実数値ベクトルとしてのメモリ使用量が多いためである.本論文では,大規模3Dデータ解析の効率化をねらい,ボクセル表現向きの軽量な局所3D幾何特徴量を提案する.提案する3DBRIEFと3DORBは,ボクセルから2値特徴を直接抽出する局所3D幾何特徴量で,省メモリで,かつ,抽出と比較が高速である.具体的には,局所領域の向き揃えの後,1対のボクセル値の大小比較が局所領域内を記述する特徴量の1bitを与える.このような特徴量は2D画像については知られていたが,3D幾何特徴では初めてである.これらの特徴量を3Dモデルの形状類似検索のシナリオで評価した結果,提案した局所2値特徴量は,既存の,高次元な実数値局所特徴量と比較して特徴抽出時間とメモリ使用量の双方が大幅に少なく,かつ,データセットによっては同等の検索精度を示すことが分かった. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Increasing popularity of three-dimensional (3D) sensing technology has produced large-scale 3D shape data set represented by using 3D voxels or 3D point clouds. The dominant approach for detecting 3D objects from a large-scale 3D shape extract a large number of local 3D geometric features densely from the 3D data, and a subset of these high-dimensional, real-valued local features is analyzed for detection. However, existing local 3D geometrical features are not suitable for the purpose, as their cost of extraction as well as storage are quite large. This paper proposes a set of novel lightweight local 3D geometric features for efficient analysis of large-scale 3D data. Proposed features, 3DBRIEF and 3DORB, are binary local features for 3D voxels. They are fast to extract, and compact to store and compare. Each bit of the binary feature is computed very efficiently by comparing values of a pair of voxels. Our experimental evaluation under shape-based 3D model retrieval setting showed the superior computational and spatial efficiency over the existing non-binary local 3D shape features. Depending on benchmark database, the proposed features are about as accurate as the state-of-the-art local 3D shape features. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 57,
号 11,
p. 2456-2466,
発行日 2016-11-15
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |