３次元ポリゴンスープモデルの教師なし学習を用いたセグメンテーション

抄録

本論文では，3 次元ポリゴンスープモデルに対してセグメンテーションを行う手法を提案する．本手法は，教師なし学習アルゴリズムである自己組織化マップを用いて，モデルを構成する多角形（ポリゴン）そのものを，その多角形が持つ特徴を元にしてグループに分類することで，モデルをセグメンテーションする．実験により，ポリゴンスープモデルに対してのセグメンテーションがある程度可能であった．また，本手法でのセグメンテーションは凸凹部分を境界とする意味のある部分への分割である．