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特異形状を含む3次元モーフィングモデルの作成法と印象操作に基づく造形物デザイン

机译:基于印象操作的3D变形模型,包括奇异形状和建模

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摘要

本研究では,3次元物体の視覚印象に影響するパラメータを,既存形状に対する印象評定結果に基づく計算によって決定する手法の可能性を探る基礎検討を行った.3次元物体の一例として自動車のボディを取り上げ,異なる車種のプラモデルの形状をレンジファインダで計測し,各形状を表現した多次元ベクトルに主成分分析を適用することで,形状の多様性を少数のパラメータで表現できる3次元モーフィングモデルを求めた.形状の事例が与える視覚印象を一対比較法で定量化した結果から,視覚印象を操作するパラメータの変位を求める予備実験を行い,心理実験によってその効果を検出することで,3次元物体デザインでの印象操作に対する本アプローチの有効性を確認することができた.また,既存のモーフィングモデルが前提とする多次元ベクトル表現に適合しない特異形状の物体を取り込むことで,モーフィングモデルが表現しうる物体の多様性の幅を拡大する手法を提案した.%In this work, preliminary experiments were conducted on a novel method seeking physical parameters of 3D objects that might strongly contribute to their visual impressions through computational investigation of the impression ratings made on learning samples. Car body was selected as a class of 3D objects to be investigated, and a set of the 3D shape data for various car types was obtained by measuring plastic models of different car lines with a range-finder. Morphable 3D model of car bodies describing the variation of their appearance in terms of a smaller number of parameters was obtained by applying PCA to a set of high dimensional vectors representing the 3D shapes. A preliminary method was proposed to transform the visual impression of the 3D object by manipulating the parameters defined in the morphable 3D model. Results of psychological experiments conducted by applying the method of paired comparison indicated possible validity of the proposed method. A new scheme is also proposed to properly re-sample a novel object having even a peculiar shape so that such object could also be represented by the morphable 3D model.
机译:在这项研究中,我们进行了基础研究,以探索一种方法的可能性,该方法通过基于现有形状的印象评估结果进行计算来确定影响三维对象视觉印象的参数。以汽车的三维物体为例,用测距仪测量不同车型的塑料模型的形状,并将主成分分析应用于代表每种形状的多维矢量,可以减少形状的多样性。我们获得了可以由参数表示的3D变形模型。根据通过配对比较法对形状情况给出的视觉印象进行量化的结果,进行了初步实验来发现操纵视觉印象的参数的位移,并通过心理实验检测效果以检测3D对象设计中的效果。我们能够确认这种方法对印象操作的有效性。我们还提出了一种方法,可以通过合并具有与现有变形模型假定的多维矢量表示形式不匹配的奇异形状的对象来扩展可以由变形模型表示的对象的种类。 %在这项工作中,我们对一种新颖的方法进行了初步实验,该方法通过对学习样本上的印象等级进行计算调查来寻找可能对视觉印象有重大贡献的3D对象的物理参数。可变形的3D车身模型描述了胡须数量较少的外观变化,并通过使用测距仪测量了不同车身线条的塑料模型,获得了各种车型的3D形状数据集。通过将PCA应用于代表3D形状的一组高维向量获得参数,提出了一种通过操纵可变形3D模型中定义的参数来转换3D对象的视觉印象的初步方法。配对比较的方法表明了该方法的可行性。为了适当地重新采样甚至具有奇特形状的新颖对象,使得这样的对象也可以由可变形3D模型表示。

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