複数視点画像の局所特徴量を用いた三次元物体の部分検索手法(画像・メディア処理技術,および一般) Partial 3D Shape Retrieval Using Local Features Based on Multiple View Points

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

    • 小坂 龍一 Kosaka Ryuichi
    • 豊橋技術科学大学情報・知能工学系 Dept. of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology
    • 立間 淳司 Tatsuma Atsushi
    • 豊橋技術科学大学情報・知能工学系 Dept. of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology
    • 青野 雅樹 Aono Masaki
    • 豊橋技術科学大学情報・知能工学系 Dept. of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology

抄録

近年,三次元物体の形状類似検索の研究が注目を集めている.しかし,現実的な応用を考えると,「部分」から「全体」を検索できるような部分検索ができることが重要である.本稿では,三次元物体の部分検索を目的とした新しい特徴量KAZE+VLADを提案する.KAZE+VLADでは,まず,三次元物体より複数視点で生成したDepth Buffer画像から,局所特徴量としてKAZEを抽出する.そして,エンコーディング手法にVLADを用いて,局所特徴量群を三次元物体の特徴量として統合する.局所的な形状を捉えた特徴量を用いることで,三次元物体の部分検索を実現する.Princeton Segmentation Benchmarkをもとに作成した,部分検索データセットを用いた比較実験で,KAZE+VLADは,D2やMFSDといった従来手法よりも優れた検索性能を得た.

Research of 3D shape retrieval has been popular recently. However, only small amount of research has focused on partial 3D shape retrieval. In this paper, we propose new features KAZE+VLAD for partial 3D shape retrieval. In KAZE+VLAD, firstly, extracts the KAZE as local features from Depth Buffer images generated from multiple view points of the 3D Object. Secondly, integrates local features into features of 3D object by encoding method. We used VLAD for encoding method. We used a modified Princeton Segmentation Benchmark, and conducted comparative experiments between our proposed and previous features.

収録刊行物

  • 映像情報メディア学会技術報告

    映像情報メディア学会技術報告 37.56(0), 23-26, 2013

    一般社団法人 映像情報メディア学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009686743
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1059086X
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    1342-6893
  • NDL 記事登録ID
    025140335
  • NDL 請求記号
    Z16-1010
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS  J-STAGE 
ページトップへ