多様体ランキングを用いた三次元物体の形状類似検索

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  • タヨウタイ ランキング オ モチイタ サンジゲン ブッタイ ノ ケイジョウ ルイジ ケンサク
  • 3D Shape Retrieval Using Manifold Ranking
  • 情報検索

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抄録

本論文では，多様体ランキングを用いた検索精度の高い三次元物体の形状類似検索を提案する．三次元物体の形状類似検索の研究は，様々な分野での三次元物体の利用の増加にともない，さかんに行われるようになってきた．これまでの三次元物体の形状類似検索の研究とは異なり，特徴量計算の工夫だけでなく，適合フィードバックや多様体学習を組み合わせることで，高い検索精度を得る研究が現れてきた．我々は，独自に考案した複合特徴量に，多様体ランキングによる特徴空間の解析を組み合わせることで，高い検索精度を得ることを考えた．複数のベンチマークを用いた比較実験の結果，本手法が，検索対象データベースの分野にかかわらず，高い検索精度を得られることを確認した．

We propose a new 3D shape retrieval method using ranking on data manifolds. This manifold ranking method takes advantage of the assumption that the ranking represented by a vector in Eulidean space has the intrinsic manifold structure, where the structure is represented by a weighted network in the algorithm. We have successfully applied the manifold ranking to 3D shape retrieval, and achieved significantly high retrieval performance over previously known methods in terms of recall and precision.

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