顕著度を考慮した多視点画像特徴量を用いた三次元形状類似検索

抄録

三次元形状類似検索の検索性能向上のためには，特徴量と，特徴量間の距離計算方法の改善が重要である．我々は3次元モデルの多視点画像から，SIFT法[1]を用いることで複数の「人が気にするような点」（顕著点）周辺の局所特徴量を抽出し，それらの集合を3次元モデルの特徴量とした．このとき，3次元モデルの向き，位置，大きさに対する不変性を得るために，3次元モデルの正対処理を2種類適用した．相違度計算の際には，SIFT法によって抽出される特徴量の数は3次元モデルごとに異なるため，顕著点数の差や，顕著点の空間近傍を考慮することで，距離比較をする顕著点の対を絞るといった工夫を施し，計算コストを抑えつつ，検索性能を向上させた．その結果，三次元形状類似検索の国際コンテストであるSHREC2006[2]に参加した17手法中，17種の評価尺度の内，9種において1位を上回る高い性能を得た．