Shape-similarity search of 3D models Using an Appearance-Based Sharp Feature

近年,コンピュータ技術の発展に伴い,設計や医療, エンターテインメントなど幅広い分野で3次元モデルが 利用されるようになり,3次元モデルを効率よく管理,再 利用することが重要となってきた.そのため,3次元モ デルを対象とした形状類似検索が高い関心を集めて いる[1-17, 19]. 3次元モデルの形状類似検索は,与えられた3次元 モデルと形が類似した3次元モデルをデータベースか ら取り出す.このような検索では,まず,3次元モデルの 形状特徴をコンパクトに表す特徴量を抽出する.この 特徴量間の距離(相違度)を計算し,これを2つのモデ ルの相違度とする.形状類似検索では,特徴量の抽出 手法と,相違度の計算法が重要である.すでに発表さ れている手法のうち,ソリッドや多様体など「性質の良 い」形状表現を仮定した手法(例えば,[2][6][18]など) は,VRMLに代表されるポリゴンスープで表現された3 次元モデルには適用できない.ポリゴンスープモデル の多くは複数の単連結要素をもち,位相的あるいは幾 何的な縮退を含み,さらに非多様体も含むためである. また,モデルの位置合わせ(向き,位置,大きさなどの 幾何変換に対する正規化)が必要で,これに失敗する とうまく検索ができない場合もある. 本論文では,人間が視覚に基づいて形の類似性を 判断する過程にヒントを得,ある3次元形状の「見かけ」, すなわち,レンダリングして得られる2次元画像を基に, 3次元形状の類似検索を行う.本手法の最大の特長は, 視点からモデルの「面」までの距離であるz値画像のレ ンダリングが可能であれば,たいていのモデルに適用 できることである.本手法は,例えば,VRMLモデルの ように,ソリッドでなく,多数の単連結要素よりなり,面が 向き付けされておらず,位相的な縮退を含むようなモ デルに対しても問題なく適用できる.さらに,本手法は, 視点からのz値が計算可能でさえあれば,陰関数によ るレベルセット表現やボクセル表現等で定義された形 状でも検索が可能である. 以下,2章で手法を,3章で評価実験とその結果を, 述べ,4章でまとめと今後の課題を,それぞれ述べる. 2 検索システム 本形状類似検索システムの処理の概要を図1に示 す.形状類似検索システムは,選択された検索モデル に類似するモデルをデータベースから検索する.まず, 前処理として,データベース内のモデルの特徴量を計 算しておく.ユーザがある3次元モデルを検索モデルと して提示すると,その特徴量を計算し,データベース 内の全モデルの特徴量と類似比較する.検索モデルと の類似度が高い(相違度の低いモデル)モデルを幾つ か,類似のモデルとしてユーザに提示する.

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