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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

画像類似度に基づく部品組み立て式3D植物モデルの生成

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236139
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236139
c5816164-041b-430b-bec3-db3bfcdb0598
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-4T-08.pdf IPSJ-Z86-4T-08.pdf (697.9 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 画像類似度に基づく部品組み立て式3D植物モデルの生成
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
豊橋技科大
著者所属
豊橋技科大
著者所属
豊橋技科大
著者所属
豊橋技科大
著者名 BILGUUN, GANZURKH

× BILGUUN, GANZURKH

BILGUUN, GANZURKH

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細田, 侑也

× 細田, 侑也

細田, 侑也

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大星, 仁

× 大星, 仁

大星, 仁

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後藤, 仁志

× 後藤, 仁志

後藤, 仁志

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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,画像類似度に基づいて実際の植物と類似する3D植物モデルを生成する手法を提案する。まず、部品ごとに3Dモデルを生成する。そして、三つの座標で指定される法線ベクトルが一致するように部位を結合させることで、内部構造も再現されている3D植物モデルを構築できる。続いて,茎を回転軸として側面から撮影された3D植物モデルの画像から画像認識モデルを用いて特徴ベクトルを取得する。最終的に,実際の植物の画像に関する特徴ベクトルとのcos類似度に基づいて最適な組み合わせを探索する。提案法では、特異値分解による次元削減とk近傍法によるクラスタリングを用いて効率的に組み合わせを検索する手法を検討する。
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86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 605-606, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:22:36.714798
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