3次元モデルデータの形状特徴抽出に関する研究

摘要

近年，我々の扱うデータは膨大な量となりデータ群の中から如何にして必要なデータを選び出すかということが重要な鍵となっている．その中でも設計の分野を中心に形状の類似度をキーとした3次元モデルデータの検索システムが必要とされている．我々は，人間の視覚情報処理が幾何学的な特徴を用いた従来の特徴抽出手法よりも優れていると考えた．本稿では，Gaborフィルタによる3次元モデルデータの形状特徴の抽出と，抽出した特徴を用いた3次元モデルデータ検索シネテムを提案する．本研究では，Princeton Shape Benchmark (PSB)を用いてシステムを構築し，First Tier，Second Tier，Nearest Neighborを算出することで検索精度の評価を行った．その結果，本手法の検索精度は従来手法LFDに近い検索精度があることがわかった．