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三次元物体モデルを検索するための方法、コンピュータプログラム及びシステム、及び、三次元物体を分類するための方法、コンピュータプログラム及びシステム 新技術説明会

国内特許コード P150011376
整理番号 S2013-0340-N0
掲載日 2015年2月20日
出願番号 特願2012-275452
公開番号 特開2014-120026
出願日 平成24年12月18日(2012.12.18)
公開日 平成26年6月30日(2014.6.30)
発明者
  • 青野 雅樹
  • 立間 淳司
出願人
  • 国立大学法人豊橋技術科学大学
発明の名称 三次元物体モデルを検索するための方法、コンピュータプログラム及びシステム、及び、三次元物体を分類するための方法、コンピュータプログラム及びシステム 新技術説明会
発明の概要 【課題】
多量のデータによる事前の学習を必要とすることなく、高い精度で三次元データの検索を行い得る装置及び方法を提供する。
【解決手段】
三次元物体から作成したボクセル表現内の複数のボクセルを所定のウィンドウにより順次複数のボクセル部分として抽出する。二番目以降に抽出するボクセル部分は先に抽出した何れかのボクセル部分の一部のボクセルと重複させる。ボクセル部分ごとに三次元フーリエ変換を適用して求めた複数のスペクトルから第1特徴量を求める。三次元物体を奥行バッファ法により二次元画像に投影し、二次元画像の中心から離れるに従って画素の濃淡が強調されるようにする。二次元画像に二次元フーリエ変換を適用して求めたスペクトルから第2特徴量を求める。第1特徴量と第2特徴量を複合して特徴量を求め、予め得られた三次元物体モデルの特徴量と比較し、三次元物体と三次元物体モデルとの類似度を判断する。
【選択図】 図1
従来技術、競合技術の概要



三次元物体モデルの検索方法として各種の方法が知られている。

D2: D2はOsadaらの研究(非特許文献1)で最も高い検索精度を得た特徴量である。三次元物体の面上にランダムな点群を生成し、全2点間のユークリッド距離の頻度を示すヒストグラムを特徴量とする。特徴量間の距離は、求めたヒストグラムを一次元ベクトルと考えて計算したマンハッタン距離である。

Spherical Harmonics Descriptor(SHD): SHDはKazhdanらにより提案された手法である(非特許文献2)。ボクセル化した三次元物体を球面調和関数変換し、得られたパワースペクトルの低周波部分を特徴量とする。特徴量間の距離は、求めたパワースペクトルを1次元ベクトルと考えて計算したユークリッド距離である。

Light Field Descriptor(LFD): LFDはChenらにより提案された手法である(非特許文献3参照)。12面体の頂点を視点とし、それを回転させながら、多数の視点から三次元物体のシルエット画像を生成する。生成したシルエット画像のツェルニケモーメントとフーリエスペクトルを計算し特徴量とする。特徴量間の距離は、12面体の各頂点と全ての回転における組み合わせで最小L1距離を計算したものである。

Hybrid Descriptor(DSR472): DSR472はVranicの研究で最も高い検索精度を得た特徴量である(非特許文献4参照)。Vranicが考案した、デプスバッファ特徴ベクトル、シルエット特徴ベクトル、重心から任意の方向にベクトルを放つことで得られるRay特徴ベクトルの3つを組み合わせた特徴量である。特徴量間の距離は、複合特徴量を一次元ベクトルと考えてマンハッタン距離を計算したものである。

MFSD (Multi-Fourier Spectra Descriptor): MFSDは本発明の発明者らが提案した手法である(特許文献1参照)。MFSDは、Depth Buffer画像・シルエット画像・輪郭画像・ボクセル表現の四種類の形状表現から求めたフーリエスペクトルからなる特徴量である。それまでで最も検索精度が高いといわれていたDSR472法を凌駕する検索手法として提案したものである。

産業上の利用分野



本発明は、三次元物体モデルを検索するための方法、コンピュータプログラム及びシステム、及び、三次元物体を分類するための方法、コンピュータプログラム及びシステムに関するものである。

特許請求の範囲 【請求項1】
三次元物体に類似した三次元物体モデルを検索する三次元物体モデルの検索方法であって、
前記三次元物体からボクセル表現を作成するステップと、
前記ボクセル表現の一部を構成する複数のボクセルであって、所定の大きさの三次元的なウィンドウ内に存在する複数のボクセルをボクセル部分として抽出し、続いて、前記ウィンドウを所定の方向へ所定の距離だけ移動させて、前記ウィンドウ内に存在する複数のボクセルをボクセル部分として抽出し、以下同様に複数のボクセル部分を抽出し、二番目以降に抽出するボクセル部分が先に抽出したいずれかのボクセル部分の一部のボクセルと重複するように順次抽出することにより、前記ボクセル表現を重複分解するステップと、
前記ボクセル部分ごとに三次元フーリエ変換を適用してスペクトルを求めるステップと、
前記複数のボクセル部分の複数のスペクトルから、前記三次元物体の第1特徴量を求めるステップと、
前記三次元物体を奥行バッファ法により投影した二次元画像であって、該二次元画像の中心から離れるに従って画素の濃淡が強調されるように投影した該二次元画像に対して二次元フーリエ変換を適用してスペクトルを求めることにより、前記三次元物体の第2特徴量を求めるステップと、
前記第1特徴量と前記第2特徴量を複合することにより前記三次元物体の特徴量を求めるステップと、
前記三次元物体の特徴量と、予め得られた前記三次元物体モデルの特徴量とを比較することにより、前記三次元物体と前記三次元物体モデルとの類似度を判断するステップと、を有する検索方法。

【請求項2】
前記類似度を判断するステップは、前記三次元物体の特徴量と、予め得られた複数の前記三次元物体モデルの特徴量とを比較することにより、前記三次元物体と複数の前記三次元物体モデルとの類似度を判断し、
前記類似度が高い順に、複数の前記三次元物体モデルを順位付けするステップを更に有する、請求項1に記載の検索方法。

【請求項3】
前記ボクセル表現を作成するステップは、前記三次元物体の三次元物体モデルに対して複数の姿勢正規化処理を行う、請求項1又は2に記載の検索方法。

【請求項4】
前記姿勢正規化処理は前記三次元物体モデルを構成する三角面上にランダムな点を生成し、それを質点として主成分分析を行ない、主軸を求めて正規化を行なう第1の姿勢正規化処理と、前記三次元物体モデルの面上に生成したランダムな点と、それに近い三角形の2点との法線の分布をもとに主軸を求めて正規化を行なう第2の姿勢正規化処理とを含む、請求項3に記載の検索方法。

【請求項5】
請求項1に記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項6】
三次元物体を、予め用意した複数のカテゴリーの何れかに分類するための分類方法であって、
前記三次元物体からボクセル表現を作成するステップと、
前記ボクセル表現の一部を構成する複数のボクセルであって、所定の大きさの三次元的なウィンドウ内に存在する複数のボクセルをボクセル部分として抽出し、続いて、前記ウィンドウを所定の方向へ所定の距離だけ移動させて、前記ウィンドウ内に存在する複数のボクセルをボクセル部分として抽出し、以下同様に複数のボクセル部分を抽出し、二番目以降に抽出するボクセル部分が先に抽出したいずれかのボクセル部分の一部のボクセルと重複するように順次抽出することにより、前記ボクセル表現を重複分解するステップと、
前記ボクセル部分ごとに三次元フーリエ変換を適用してスペクトルを求めるステップと、
該複数のボクセル部分の複数のスペクトルから、前記三次元物体の第1特徴量を求めるステップと、
前記三次元物体を奥行バッファ法により投影した二次元画像であって、該二次元画像の中心から離れるに従って画素の濃淡が強調されるように投影した該二次元画像に対して二次元フーリエ変換を適用してスペクトルを求めることにより、前記三次元物体の第2特徴量を求めるステップと、
前記第1特徴量と前記第2特徴量を複合することにより前記三次元物体の特徴量を求めるステップと、
前記三次元物体の特徴量と、前記複数のカテゴリーにそれぞれ予め付与された特徴量とを比較することにより、前記三次元物体を前記複数のカテゴリーのうち最も特徴量が類似するカテゴリーに分類するステップと、を含む分類方法。

【請求項7】
前記ボクセル表現を作成するステップは、前記三次元物体の三次元物体モデルに対して複数の姿勢正規化処理を行う、請求項6に記載の分類方法。

【請求項8】
前記姿勢正規化処理は前記三次元物体モデルを構成する三角面上にランダムな点を生成し、それを質点として主成分分析を行ない、主軸を求めて正規化を行なう第1の姿勢正規化処理と、前記三次元物体モデルの面上に生成したランダムな点と、それに近い三角形の2点との法線の分布をもとに主軸を求めて正規化を行なう第2の姿勢正規化処理とを含む、請求項7に記載の分類方法。

【請求項9】
請求項6に記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項10】
三次元物体に類似した三次元物体モデルを検索する三次元物体モデルの検索システムであって、
前記三次元物体からボクセル表現を作成する手段と、
前記ボクセル表現の一部を構成する複数のボクセルであって、所定の大きさの三次元的なウィンドウ内に存在する複数のボクセルをボクセル部分として抽出し、続いて、前記ウィンドウを所定の方向へ所定の距離だけ移動させて、前記ウィンドウ内に存在する複数のボクセルをボクセル部分として抽出し、以下同様に複数のボクセル部分を抽出し、二番目以降に抽出するボクセル部分が先に抽出したいずれかのボクセル部分の一部のボクセルと重複するように順次抽出することにより、前記ボクセル表現を重複分解する手段と、
前記ボクセル部分ごとに三次元フーリエ変換を適用してスペクトルを求める手段と、
該複数のボクセル部分の複数のスペクトルから、前記三次元物体の第1特徴量を求める手段と、
前記三次元物体を奥行バッファ法により投影した二次元画像であって、該二次元画像の中心から離れるに従って画素の濃淡が強調されるように投影した該二次元画像に対して二次元フーリエ変換を適用してスペクトルを求めることにより、前記三次元物体の第2特徴量を求める手段と、
前記第1特徴量と前記第2特徴量を複合することにより前記三次元物体の特徴量を求める手段と、
前記三次元物体の特徴量と、予め得られた前記三次元物体モデルの特徴量とを比較することにより、前記三次元物体と前記三次元物体モデルとの類似度を判断する手段と、を有する検索システム。

【請求項11】
前記類似度を判断する手段は、前記三次元物体の特徴量と、予め得られた複数の前記三次元物体モデルの特徴量とを比較することにより、前記三次元物体と複数の前記三次元物体モデルとの類似度を判断し、
前記類似度が高い順に、複数の前記三次元物体モデルを順位付けする手段を更に有する、請求項10に記載の検索システム。

【請求項12】
前記ボクセル表現を作成する手段は、前記三次元物体の三次元物体モデルに対して複数の姿勢正規化処理を行う、請求項10又は11に記載の検索システム。

【請求項13】
前記姿勢正規化処理は前記三次元物体モデルを構成する三角面上にランダムな点を生成し、それを質点として主成分分析を行ない、主軸を求めて正規化を行なう第1の姿勢正規化処理と、前記三次元物体モデルの面上に生成したランダムな点と、それに近い三角形の2点との法線の分布をもとに主軸を求めて正規化を行なう第2の姿勢正規化処理とを含む、請求項13に記載の検索システム。

【請求項14】
三次元物体を、予め用意した複数のカテゴリーの何れかに分類するための分類システムであって、
前記三次元物体からボクセル表現を作成する手段と、
前記ボクセル表現の一部を構成する複数のボクセルであって、所定の大きさの三次元的なウィンドウ内に存在する複数のボクセルをボクセル部分として抽出し、続いて、前記ウィンドウを所定の方向へ所定の距離だけ移動させて、前記ウィンドウ内に存在する複数のボクセルをボクセル部分として抽出し、以下同様に複数のボクセル部分を抽出し、二番目以降に抽出するボクセル部分が先に抽出したいずれかのボクセル部分の一部のボクセルと重複するように順次抽出することにより、前記ボクセル表現を重複分解する手段と、
前記ボクセル部分ごとに三次元フーリエ変換を適用してスペクトルを求める手段と、
該複数のボクセル部分の複数のスペクトルから、前記三次元物体の第1特徴量を求める手段と、
前記三次元物体を奥行バッファ法により投影した二次元画像であって、該二次元画像の中心から離れるに従って画素の濃淡が強調されるように投影した該二次元画像に対して二次元フーリエ変換を適用してスペクトルを求めることにより、前記三次元物体の第2特徴量を求める手段と、
前記第1特徴量と前記第2特徴量を複合することにより前記三次元物体の特徴量を求める手段と、
前記三次元物体の特徴量と、前記複数のカテゴリーにそれぞれ予め付与された特徴量とを比較することにより、前記三次元物体を前記複数のカテゴリーのうち最も特徴量が類似するカテゴリーに分類する手段と、を含む分類システム。

【請求項15】
前記ボクセル表現を作成する手段は、前記三次元物体の三次元物体モデルに対して複数の姿勢正規化処理を行う、請求項14に記載の分類システム。

【請求項16】
前記姿勢正規化処理は前記三次元物体モデルを構成する三角面上にランダムな点を生成し、それを質点として主成分分析を行ない、主軸を求めて正規化を行なう第1の姿勢正規化処理と、前記三次元物体モデルの面上に生成したランダムな点と、それに近い三角形の2点との法線の分布をもとに主軸を求めて正規化を行なう第2の姿勢正規化処理とを含む、請求項15に記載の分類システム。
国際特許分類(IPC)
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