近年,三次元物体の形状類似検索の研究が注目を集めている.しかし,現実的な応用を考えると,「部分」から「全体」を検索できるような部分検索ができることが重要である.本稿では,三次元物体の部分検索を目的とした新しい特徴量KAZE+VLADを提案する.KAZE+VLADでは,まず,三次元物体より複数視点で生成したDepth Buffer画像から,局所特徴量としてKAZEを抽出する.そして,エンコーディング手法にVLADを用いて,局所特徴量群を三次元物体の特徴量として統合する.局所的な形状を捉えた特徴量を用いることで,三次元物体の部分検索を実現する.Princeton Segmentation Benchmarkをもとに作成した,部分検索データセットを用いた比較実験で,KAZE+VLADは,D2やMFSDといった従来手法よりも優れた検索性能を得た.
