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アイテム
形状マップによる三次元形状データカテゴリ分類のための形状特徴抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/180974
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18097407642126-9991-4685-9939-909a0fa16006
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z79-3P-09.pdf (810.5 kB)
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Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2017-03-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 形状マップによる三次元形状データカテゴリ分類のための形状特徴抽出 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 法大 | ||||||||||
| 著者名 |
金井, 廉
× 金井, 廉
× 藤田, 悟
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では，三次元形状データ（以下形状データ）をカテゴリ分類するための形状特徴の抽出手法を提案する．既存の特徴量として，レンダリング時の深度バッファの情報を使用する深度画像や，ボクセルデータ表現があるが，これらの特徴量にはデータの形状情報を含まない座標が存在する．本手法では，形状データの重心から線分を放射し，形状データ内部の凹凸情報を二次元画像にマッピングする．この二次元画像を形状マップと呼ぶ．データの表面が閉じた状態であれば，全ての線分は形状データの表面と交わるので，形状マップ上の全座標に距離情報を埋め込むことができる．実験では，多層パーセプトロンを用いた分類実験において高精度で分類可能であることが確認できた．また，深度画像を使用した分類実験との比較も幾つか行い，特徴量としての優位性を検証する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第79回全国大会講演論文集 巻 2017, 号 1, p. 423-424, 発行日 2017-03-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
