JP2000222428A - Similarity retrieval system for three-dimensional model and three-dimensional model database registration system - Google Patents
Similarity retrieval system for three-dimensional model and three-dimensional model database registration systemInfo
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- JP2000222428A JP2000222428A JP11025794A JP2579499A JP2000222428A JP 2000222428 A JP2000222428 A JP 2000222428A JP 11025794 A JP11025794 A JP 11025794A JP 2579499 A JP2579499 A JP 2579499A JP 2000222428 A JP2000222428 A JP 2000222428A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は３次元モデルを登録
したデータベースの中から、本検索システムの利用者が
希望する３次元モデルを、形状の類似度に着目して検索
する検索装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a retrieval apparatus for retrieving a three-dimensional model desired by a user of the retrieval system from a database in which three-dimensional models are registered, paying attention to similarity of shapes.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、画像や音声の検索に用いられてい
るキーワード検索手法が、３次元モデルの検索でも適用
されている。2. Description of the Related Art Conventionally, a keyword search technique used for searching for images and sounds has been applied to searching for a three-dimensional model.
【０００３】キーワード検索手法は、各被検索データの
内容に対応する索引を付加し、この索引を手がかりにし
てデータを検索する。In the keyword search method, an index corresponding to the content of each search target data is added, and the data is searched using the index as a clue.
【０００４】３次元モデルのキーワード検索手法は、３
次元モデルが画像ではなく数値や記号によって表現され
ている点に着目した検索手法も研究されている。たとえ
ば、ＶＲＭＬの論理構造に基づく３次元画像検索エンジ
ン、「情報処理学会論文誌」ｖｏｌ．３９ Ｎｏ．４で
は、３次元モデリング言語であるＶＲＭＬデータから索
引を自動生成し（ＶＲＭＬデータの中からキーワードと
なる単語を自動抽出し）、ＶＲＭＬデータをキーワード
検索する研究が報告されている。[0004] A keyword search method for a three-dimensional model is based on three methods.
A search method that focuses on the point that a dimensional model is represented by a numerical value or a symbol instead of an image is also being studied. For example, a three-dimensional image search engine based on a VRML logical structure, “Transactions of the Information Processing Society of Japan,” vol. 39 No. No. 4, research has been reported in which an index is automatically generated from VRML data, which is a three-dimensional modeling language (keywords are automatically extracted from VRML data), and a keyword search is performed on VRML data.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】キーワード検索手法
は、検索システムの利用者が設定した検索キーと同じキ
ーワードを持つ３次元モデルは確実に検索できる。しか
し被検索モデルに検索システムの利用者の感性と一致し
たキーワードが付加されていないと、検索システムの利
用者が意図する３次元モデルであったとしても検索でき
ない場合がある。According to the keyword search method, a three-dimensional model having the same keyword as the search key set by the user of the search system can be reliably searched. However, if a keyword that matches the sensitivity of the user of the search system is not added to the model to be searched, search may not be possible even if the three-dimensional model is intended by the user of the search system.
【０００６】本発明の目的は、この様な問題を解決する
ためになされたものであり、利用者の希望にそった３次
元モデルを検索できる手段を提供することにある。An object of the present invention is to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide means for retrieving a three-dimensional model according to a user's desire.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明は、３次元モデル
を検索データとして、複数の３次元モデルが登録されて
いるデータベースを検索する。According to the present invention, a database in which a plurality of three-dimensional models are registered is searched using the three-dimensional model as search data.
【０００８】また、本発明の検索システムは、検索モデ
ルの入力時に、検索システムの利用者が検索の精度を設
定することで、検索にかかる時間や検索の精度を検索シ
ステムの利用者がコントロールできる。Further, in the search system of the present invention, when a search model is input, the user of the search system sets the search accuracy, so that the user of the search system can control the time required for the search and the search accuracy. .
【０００９】検索モデルと被検索モデルの類似度は、３
次元モデルの形状をあらわすデータ（モデルの頂点座標
やポリゴン（モデルの頂点をつないでできる面））から
特徴量を抽出しそれを比較することで判定する。検索モ
デルが複雑な形状のモデルである場合は、モデルの特徴
量抽出の処理コストを軽減するために、モデルの特徴量
を抽出する前に、モデルを簡易化する。The similarity between the search model and the searched model is 3
The feature amount is extracted from data representing the shape of the dimensional model (vertex coordinates of the model and polygons (surfaces that can be connected to the vertices of the model)), and a comparison is made between the extracted features. When the search model is a model having a complicated shape, the model is simplified before extracting the feature of the model in order to reduce the processing cost of extracting the feature of the model.
【００１０】また、被検索モデルの特徴量は、あらかじ
め抽出しデータベースに登録しておく。３次元モデルデ
ータベースに登録されている被検索モデルと検索モデル
の類似度を算出後、算出した類似度を高い順にソート
し、上位のいくつかを類似モデルとして出力する。[0010] The features of the model to be searched are extracted in advance and registered in a database. After calculating the similarity between the search target model and the search model registered in the three-dimensional model database, the calculated similarities are sorted in descending order, and some of the higher ranks are output as similar models.
【００１１】[0011]
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態について図面
を参照して説明する。Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
【００１２】図１は本発明の３次元モデル検索システム
の構成図である。本実施形態の３次元モデル検索システ
ムは、検索システムの利用者が検索モデルを入力する検
索モデル入力部１０１と、検索システムの利用者が検索
の精度を設定する検索の精度設定部１０２と、被検索モ
デルを登録した３次元モデルデータベース１０３と、検
索モデルから不要なデータを取り除き必要に応じて簡易
化するモデル変換部１０４と、３次元モデルの特徴量を
計算する特徴量抽出部１０５と、被検索モデルの特徴量
を３次元モデルデータベース１０３から読み出す被検索
モデルの特徴量読み出し部１０６と、検索データおよび
被検索データの類似度を計算する類似度算出部１０７
と、類似度を高い順にソートする類似度評価部１０８と
検索結果を出力する検索結果出力部１０９と、３次元モ
デルデータベースに被検索モデルと被検索モデルの特徴
量を登録する被検索モデル登録部１１０で構成される。FIG. 1 is a block diagram of a three-dimensional model retrieval system according to the present invention. The three-dimensional model search system according to the present embodiment includes a search model input unit 101 for a search system user to input a search model, a search accuracy setting unit 102 for a search system user to set search accuracy, and a search accuracy setting unit 102. A three-dimensional model database 103 in which a search model is registered, a model conversion unit 104 for removing unnecessary data from the search model and simplifying it as necessary, a feature amount extraction unit 105 for calculating a feature amount of the three-dimensional model, A feature amount reading unit 106 of the searched model that reads the feature amount of the search model from the three-dimensional model database 103, and a similarity calculating unit 107 that calculates the similarity of the search data and the searched data.
A similarity evaluation unit 108 that sorts similarities in descending order of similarity, a search result output unit 109 that outputs search results, and a searched model registration unit that registers a searched model and feature amounts of the searched model in a three-dimensional model database. 110.
【００１３】図２は３次元モデルデータベース１０３の
構成を示している。FIG. 2 shows the configuration of the three-dimensional model database 103.
【００１４】３次元モデルデータベース１０３は、３次
元モデル名２０１と、３次元モデルの定義したファイル
名２０２と、３次元モデルの形状をあらわす特徴量（特
徴量Ａ２０３、特徴量Ｂ２０４）から構成される。The three-dimensional model database 103 includes a three-dimensional model name 201, a file name 202 defined for the three-dimensional model, and feature quantities (feature quantities A203 and B204) representing the shape of the three-dimensional model. .
【００１５】３次元モデルの形状をあらわす特徴量の項
目は、特徴量の種類の数だけ存在する。特徴量Ａ２０３
は、検索の精度によって値が異なる特徴量を示してい
る。特徴量Ａ２０３のような特徴量は、検索の精度のレ
ベル別にデータを登録する。There are as many feature quantity items representing the shape of the three-dimensional model as the number of feature quantity types. Feature A203
Indicates a feature amount whose value differs depending on the accuracy of the search. For a feature amount such as the feature amount A203, data is registered for each level of search accuracy.
【００１６】次に、３次元モデルを３次元モデルデータ
ベース１０３に登録する処理の流れを、図３（ａ）、
（ｂ）で説明する。図３（ａ）は３次元モデルデータベ
ース１０３に３次元モデルを登録するユーザインタフェ
ース画面である。まず、定義ファイル名入力部３１１に
登録対象の３次元モデルを定義したファイルの名前を、
利用者のキーボード入力などにより指定する。入力した
ファイル名は、追加ボタン３１２を押すと登録モデル一
覧３１４に追加される。登録モデル一覧３１４内のファ
イル名を選択して削除ボタン３１３を押すと、選択した
ファイル名が登録モデル一覧３１４から削除される。Next, the flow of processing for registering a three-dimensional model in the three-dimensional model database 103 will be described with reference to FIG.
This will be described in (b). FIG. 3A is a user interface screen for registering a three-dimensional model in the three-dimensional model database 103. First, the name of the file defining the 3D model to be registered is entered in the definition file name input section 311.
Specify by user's keyboard input. The input file name is added to the registered model list 314 when the add button 312 is pressed. When a file name in the registered model list 314 is selected and a delete button 313 is pressed, the selected file name is deleted from the registered model list 314.
【００１７】最大ポリゴン数入力部３１５には、特徴量
を抽出するモデルの最大ポリゴン数を設定する。最大ポ
リゴン数入力部３１５の設定値より多いポリゴン数で構
成されているモデルは、特徴量を抽出する前に簡易化す
る。３次元モデルデータベース１０３に登録する３次元
モデル定義ファイルと特徴量を抽出するモデルの最大ポ
リゴン数を設定し、登録ボタン３１６を押すと、３次元
モデル一覧３１４にある３次元モデル定義ファイルを１
つ１つ３次元モデルデータベース１０３に登録する。The maximum polygon number input unit 315 sets the maximum polygon number of the model from which the feature amount is extracted. A model configured with a larger number of polygons than the set value of the maximum polygon number input unit 315 is simplified before extracting a feature amount. When a 3D model definition file to be registered in the 3D model database 103 and the maximum number of polygons of a model for extracting a feature amount are set, and a registration button 316 is pressed, the 3D model definition file in the 3D model list 314 is set to 1
Each is registered in the three-dimensional model database 103.
【００１８】図３（ｂ）のフローチャート図は、図３
（ａ）の３次元モデルデータベース登録画面で登録ボタ
ン３１６が押された後の処理の流れを説明している。図
３（ｂ）の処理は、被検索モデル登録部１１０で行う。
まずは、ｉ＝＜登録対象のモデル数を判断し（３０
１）、ｉが登録対象のモデル数以下の場合は、登録対象
の３次元モデルのポリゴン数を検出する（３０２）。ｉ
は複数の３次元モデルを３次元モデルデータベース１０
３に登録するための制御を行う変数である。FIG. 3B is a flowchart of FIG.
The flow of processing after the registration button 316 is pressed on the three-dimensional model database registration screen in FIG. The processing in FIG. 3B is performed by the searched model registration unit 110.
First, i = <The number of models to be registered is determined (30
1) If i is equal to or less than the number of models to be registered, the number of polygons of the three-dimensional model to be registered is detected (302). i
Stores a plurality of three-dimensional models in a three-dimensional model database 10.
3 is a variable for performing control for registering the information in No.3.
【００１９】次に３０２で検出した登録対象の３次元モ
デルのポリゴン数と「特徴量を抽出するモデルの最大ポ
リゴン数（ｍａｘｐ）」を比較し（３０３）、登録対象
の３次元モデルのポリゴン数が「特徴量を抽出するモデ
ルの最大ポリゴン数（ｍａｘｐ）」より大きい場合は、
登録対象の３次元モデルのポリゴン数がｍａｘｐ以下に
なるようにモデルを簡易化する（３０４）。例えば、
「特徴量の抽出するモデルの最大ポリゴン数」が１００
０ポリゴンの場合は、検索モデルのポリゴン数が１００
０ポリゴン以下で、より１０００ポリゴンに近くなるよ
う簡易化する。Next, the number of polygons of the three-dimensional model to be registered detected in 302 is compared with the "maximum number of polygons (maxp) of the model from which the feature is extracted" (303), and the number of polygons of the three-dimensional model to be registered is compared. Is larger than the “maximum number of polygons (maxp) of the model for extracting the feature amount”,
The model is simplified so that the number of polygons of the three-dimensional model to be registered is equal to or less than maxp (304). For example,
“Maximum number of polygons of the model from which the feature is extracted” is 100
In the case of 0 polygons, the number of polygons in the search model is 100
Simplification is performed so that the number of polygons is equal to or less than 0 polygons and less than 1000 polygons.
【００２０】次に、ｊ＝＜特徴量の種類の数を判断し
（３０５）、ｊが特徴量の種類の数以下の場合は、モデ
ルの頂点座標やポリゴンなどに関するデータから、形状
をあらわす特徴量を抽出し３次元モデルデータベース１
０３に登録する（３０６）。特徴量は１種類だけではな
く、数種類抽出する。ｊは複数の特徴量を抽出するため
の制御を行う変数である。Next, j = <the number of types of feature quantity is determined (305). If j is equal to or less than the number of types of feature quantity, a feature representing a shape is represented from data on vertex coordinates and polygons of the model. Extract quantity and 3D model database 1
03 (306). The feature amount is extracted not only one type but also several types. j is a variable for performing control for extracting a plurality of feature amounts.
【００２１】ここでは形状をあらわす特徴量の例を２種
類、図８の３次元モデルを使って示す。Here, two examples of feature quantities representing shapes are shown using a three-dimensional model shown in FIG.
【００２２】１つめの例として、モデルの重心とモデル
面との距離から特徴量を求める方法がある。この特徴量
を求めるには、まずモデルの重心を算出する。ここで
は、モデルに外接する球体の中心をモデルの重心とす
る。次に重心Ｇとモデル面上の任意の点との距離Ｌを求
める。（距離Ｌのサンプル数は、検索の精度によって異
なる。３次元モデルデータベース１０３に登録する際
は、図２の特徴量Ａ２０３のように、検索の精度のレベ
ル別に特徴量を登録する。）そして、モデルの重心とモ
デル面との距離の集合Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３・・・の分布を
モデルの形状をあらわす特徴量とする。この分布が類似
しているモデルは、形状が類似しているモデルの候補と
判断する。As a first example, there is a method of obtaining a feature quantity from the distance between the center of gravity of the model and the model plane. In order to obtain this feature amount, first, the center of gravity of the model is calculated. Here, the center of the sphere circumscribing the model is defined as the center of gravity of the model. Next, a distance L between the center of gravity G and an arbitrary point on the model surface is determined. (The number of samples of the distance L differs depending on the accuracy of the search. When registering in the three-dimensional model database 103, the feature amount is registered for each level of the accuracy of the search, like the feature amount A203 in FIG. 2). The distribution of a set L1, L2, L3,... Of distances between the center of gravity of the model and the model plane is defined as a feature quantity representing the shape of the model. A model having a similar distribution is determined as a candidate for a model having a similar shape.
【００２３】球体８０１は、多数の平面の集まりから構
成されており、モデルの重心からモデル面への距離の分
布は１つの値にほぼ収束する。立方体８０２と直方体８
０３では、立方体８０２の方が距離の分布の分散が小さ
いため、立方体８０２の方が球体８０１に類似している
と判断する。立方体８０２と円柱Ａ８０４（底面の直径
＜高さ）とを比べた場合も同じ理由で、立方体８０２の
方が球体８０１に類似していると判断する。同じ円柱で
も円柱Ｂ８０５のような底面の直径と高さは等しい円柱
と立方体８０２では、円柱Ｂ８０５の方が距離の分布の
分散が小さいため、円柱Ｂ８０５の方が球体８０１に類
似していると判断する。The sphere 801 is composed of a group of many planes, and the distribution of the distance from the center of gravity of the model to the model surface substantially converges to one value. Cube 802 and cuboid 8
In 03, the cube 802 has smaller variance in the distribution of distances, so it is determined that the cube 802 is more similar to the sphere 801. When the cube 802 is compared with the column A 804 (diameter of the bottom surface <height), it is determined that the cube 802 is more similar to the sphere 801 for the same reason. Even if the same cylinder has the same bottom diameter and height as the cylinder B805 and the cube 802, the cylinder B805 is judged to be more similar to the sphere 801 because the distribution of distance distribution is smaller in the cylinder B805. I do.
【００２４】２つめの例として、モデルのクリーズ角
（２つの隣接面の法線に対する交差角度）から特徴量を
求める方法がある。クリーズ角は、球面のように滑らか
な面は値が小さく、逆に凹凸の差が大きい面では値が大
きい。このクリーズ角の平均値を求めることで、モデル
の表面の状態（凹凸の程度）を判断する。As a second example, there is a method of obtaining a feature quantity from a crease angle of a model (an intersection angle of two adjacent planes with a normal line). The crease angle has a small value on a smooth surface such as a spherical surface, and has a large value on a surface with a large difference in unevenness. By calculating the average value of the crease angle, the state of the surface of the model (the degree of unevenness) is determined.
【００２５】球体８０１は、立方体８０２にあるような
垂直に交差する隣接面がなく、表面が滑らかであるた
め、立方体８０２よりクリーズ角の平均値が小さい。立
方体８０２と直方体８０３ではクリーズ角の平均値は等
しく、球体８０１の類似度は同じである。立方体８０２
と円柱Ｂ８０５では、円柱Ｂ８０５の方が滑らかな面が
多いため、円柱Ｂ８０５の方が球体８０１に類似してい
ると判断する。The sphere 801 does not have an adjacent face that intersects vertically as in the cube 802 and has a smooth surface, so that the average value of the crease angle is smaller than that of the cube 802. The cube 802 and the rectangular parallelepiped 803 have the same average craze angle, and the sphere 801 has the same degree of similarity. Cube 802
Since the column B805 has more smooth surfaces, it is determined that the column B805 is more similar to the sphere 801.
【００２６】円柱Ｂ８０５と円錐８０６では、円錐８０
６の方が垂直に交差する隣接面が少なく、クローズ角の
平均値が小さいため、円錐８０６の方が球体８０１に類
似していると判断する。円錐８０６と椀型円錐８０７で
は、椀型円錐８０７の方が鋭角に交差する隣接面が少な
く、クリーズ角の平均値が小さいため、椀型円錐８０７
の方が球体８０１に類似していると判断する。In the cylinder B 805 and the cone 806, the cone 80
6 has fewer adjacent planes that vertically intersect, and the average value of the close angle is smaller. Therefore, it is determined that the cone 806 is more similar to the sphere 801. In the cone 806 and the bowl-shaped cone 807, the bowl-shaped cone 807 has a smaller number of adjacent surfaces that intersect at an acute angle, and the average value of the crease angle is smaller.
Is determined to be more similar to the sphere 801.
【００２７】以上、ここでは２つの特徴量を例として示
したが、実際はこの他にもいくつかの特徴量を求め、類
似度を算出する際に使用する。As described above, two feature values are shown as an example, but actually, some other feature values are obtained and used when calculating the similarity.
【００２８】次に、３次元モデルデータベース１０３か
ら検索モデルに類似するモデルを検索する処理を図７で
説明する。３次元モデルデータベース１０３から検索モ
デルに類似するモデルを検索する処理は、検索データ入
力７０１、検索モデルの変換７０２、検索モデルの特徴
量抽出７０３、被検索モデルの特徴量読み出し７０４、
検索モデルと被検索モデルの類似度算出７０５、類似度
評価７０６、検索結果出力７０７の７つの処理からな
る。Next, a process of searching the three-dimensional model database 103 for a model similar to the search model will be described with reference to FIG. Processing for searching for a model similar to the search model from the three-dimensional model database 103 includes search data input 701, search model conversion 702, search model feature extraction 703, search target feature read 704,
It is composed of seven processes of similarity calculation 705, similarity evaluation 706, and search result output 707 between the search model and the searched model.
【００２９】まずは、検索システムの利用者によって、
検索モデルと検索の精度および検索結果として提示する
類似モデル数が入力される（検索データ入力７０１）。
検索システムの利用者が検索モデルと検索の精度と検索
結果として提示する類似モデル数を指定するために、検
索システムは図４のようなユーザインタフェース画面を
持つ。First, by the user of the search system,
The search model, the accuracy of the search, and the number of similar models presented as search results are input (search data input 701).
The search system has a user interface screen as shown in FIG. 4 in order for the user of the search system to specify a search model, search accuracy, and the number of similar models presented as search results.
【００３０】検索システムの利用者は、定義ファイル名
入力部４０１に検索対象の３次元モデルを定義したファ
イルの名前をキーボード入力などにより指定する。The user of the search system designates the name of a file defining the three-dimensional model to be searched in the definition file name input unit 401 by inputting through a keyboard or the like.
【００３１】定義ファイル名入力部４０１に指定する３
次元モデル定義ファイルは、３次元モデリングツールを
利用するなどの手段によりラフに作成した簡易３次元モ
デル（プリミティブだけ構成されている３次元モデルな
ど）やネットワークなどから入手した既存モデルを使用
する。検索する前に検索モデルの形状を視覚的に確認し
たい場合、モデル表示ボタン４０５を押すとモデル表示
部４０２に検索モデルが表示される。検索の精度入力部
４０３には、検索の精度をあらわす値を設定する。3 to be specified in the definition file name input section 401
As the three-dimensional model definition file, a simple three-dimensional model (eg, a three-dimensional model including only primitives) roughly created by using a three-dimensional modeling tool or an existing model obtained from a network is used. If the user wants to visually check the shape of the search model before searching, pressing the model display button 405 causes the model display unit 402 to display the search model. In the search precision input unit 403, a value indicating the search precision is set.
【００３２】検索の精度入力部４０３の設定値から、検
索システムは「特徴量を抽出するモデルの最大ポリゴン
数」を決定する。モデルをどの程度簡易化するかによっ
て、モデルの特徴量の抽出にかかる時間および検索の精
度がかわる。From the set value of the search precision input unit 403, the search system determines "the maximum number of polygons of the model from which the feature is extracted". The degree of simplification of the model affects the time required to extract the model features and the accuracy of the search.
【００３３】検索システムの利用者は、「検索の精度」
を自ら設定することで、モデルの検索にかかる時間およ
び検索の精度をコントロールすることになる。また、検
索の精度をあらわす値は、特徴量抽出の精度を決定する
際にも使用する。出力モデル数入力部４０４には検索結
果として提示する類似モデル数を設定する。The user of the search system is required to check the “accuracy of search”
By itself, the time required to search for a model and the accuracy of the search are controlled. The value representing the accuracy of the search is also used when determining the accuracy of the feature extraction. The number of similar models presented as a search result is set in the output model number input unit 404.
【００３４】図７の検索データ入力７０１で検索システ
ムの利用者によって指定された検索モデルは、モデル変
換部１０４で、モデルの不要なデータを取り除かれ、必
要に応じて簡易化される（検索モデルの変換７０２）。
図７では、検索の精度から検索システムが決定した「特
徴量を抽出するモデルの最大ポリゴン数」が６０であ
り、この値にしたがって、２０８ポリゴンで構成されて
いる検索モデルを簡易化して、５２ポリゴンで構成され
るモデルにしている。検索モデルの変換７０２で簡易化
したモデルを使って検索モデルの形状をあらわす特徴量
を抽出する（検索モデルの特徴量抽出７０３）。The search model specified by the user of the search system in the search data input 701 of FIG. 7 is removed by the model conversion unit 104, and unnecessary model data is removed, and the model is simplified as necessary (search model). Conversion 702).
In FIG. 7, the “maximum number of polygons of the model for extracting the feature amount” determined by the search system from the search accuracy is 60. According to this value, the search model composed of 208 polygons is simplified to 52 The model is made up of polygons. Using the model simplified by the conversion 702 of the search model, a feature representing the shape of the search model is extracted (feature extraction 703 of the search model).
【００３５】検索モデルの変換７０２および検索モデル
の特徴量抽出７０３の処理の詳細を、図５のフローチャ
ート図で説明する。図５のフローチャート図は、検索モ
デルと検索の精度と検索結果として提示する類似モデル
数を指定する画面（図４）で必要な設定がなされ、同画
面の検索開始ボタン４０６が押されてから検索モデルの
特徴量を抽出するまでの処理の流れを示している。The details of the processing of the search model conversion 702 and the search model feature quantity extraction 703 will be described with reference to the flowchart of FIG. In the flowchart of FIG. 5, necessary settings are made on a screen (FIG. 4) for specifying a search model, search accuracy, and the number of similar models presented as search results, and the search is started after a search start button 406 on the screen is pressed. 5 shows a flow of processing until a feature amount of a model is extracted.
【００３６】まずは、検索システムの利用者が図４の検
索の精度入力部４０３で設定した「検索の精度」から
「特徴量を抽出するモデルの最大ポリゴン数」を決定す
る（５０１）。検索モデルがプリミティブを組み合わせ
てラフに作成した３次元モデルの場合は、モデルの外形
に影響しないような不必要な頂点が混在してしまう。こ
のような不必要な頂点をで取り除く（５０２）。First, the user of the search system determines the "maximum number of polygons of the model from which the feature is extracted" from the "search accuracy" set in the search accuracy input unit 403 of FIG. 4 (501). When the search model is a three-dimensional model roughly created by combining primitives, unnecessary vertices that do not affect the outer shape of the model are mixed. Such unnecessary vertices are removed by (502).
【００３７】そして、検索モデルのポリゴン数を検出し
（５０３）、検索モデルのポリゴン数と「特徴量を抽出
するモデルの最大ポリゴン数」を比較し（５０４）、検
索モデルのポリゴン数が「特徴量を抽出するモデルの最
大ポリゴン数」より大きい場合は、「特徴量を抽出する
モデルの最大ポリゴン数」に基づいて、検索モデルのポ
リゴン数を減らす（５０５）。３次元モデルデータベー
ス１０３に３次元モデルを登録した際に登録対象のモデ
ルを簡易化したときの方法と同様で、「特徴量の抽出す
るモデルの最大ポリゴン数」が１０００ポリゴンの場合
は、検索モデルのポリゴン数が１０００ポリゴン以下
で、より１０００ポリゴンに近くなるように簡易化す
る。Then, the number of polygons in the search model is detected (503), and the number of polygons in the search model is compared with the "maximum number of polygons in the model from which the feature is extracted" (504). If the number is larger than the "maximum number of polygons of the model for extracting the amount", the number of polygons of the search model is reduced based on the "maximum number of polygons of the model for extracting the feature amount" (505). When the “maximum number of polygons of the model from which the feature amount is extracted” is 1000 polygons, the search model is used in the same manner as when the model to be registered is simplified when the 3D model is registered in the 3D model database 103. Is simplified so that the number of polygons is less than 1000 polygons and closer to 1000 polygons.
【００３８】次にｊ＝＜特徴量の種類の数を判断し（５
０６）、ｊが特徴量の種類の数以下の場合は、検索モデ
ルの形状をあらわす特徴量を抽出する（５０７）。ｊは
複数の特徴量を抽出するための制御を行う変数である。
３次元モデルデータベース１０３にモデルを登録したと
きと同様、１種類の特徴量だけではなく数種類の特徴量
を抽出する。 検索モデルの形状をあらわす特徴量は、
被検索３次元モデルデータベース１０３に登録されてい
るモデルの特徴量の種類と同じもの（モデルの重心のモ
デル面との距離の分布、クローズ角の平均値など）を抽
出する。特徴量の抽出方法も、３次元モデルデータベー
ス１０３にモデルを登録したときにモデルの特徴量を抽
出した方法と同じである。Next, j = <the number of types of the feature amount is determined (5
06), if j is equal to or less than the number of types of feature amounts, a feature amount representing the shape of the search model is extracted (507). j is a variable for performing control for extracting a plurality of feature amounts.
As in the case where the model is registered in the three-dimensional model database 103, not only one kind of feature amount but also several kinds of feature amounts are extracted. The feature quantity representing the shape of the search model is
The same type of feature amount of the model registered in the searched three-dimensional model database 103 (the distribution of the distance between the center of gravity of the model and the model surface, the average value of the close angle, etc.) is extracted. The method of extracting the feature amount is the same as the method of extracting the feature amount of the model when the model is registered in the three-dimensional model database 103.
【００３９】図７の検索モデルの特徴量抽出７０３で検
索モデルの特徴量を抽出した後、３次元モデルデータベ
ース１０３から被検索モデルの特徴量を順次読み出し
（被検索モデルの特徴量読み出し７０４）、検索モデル
の特徴量との類似度を算出する（類似度算出７０５）。
３次元モデルデータベース１０３に登録されているすべ
てのモデルが被検索モデルとなる。After the feature amount of the search model is extracted by the feature amount extraction 703 of the search model in FIG. 7, the feature amount of the model to be searched is sequentially read from the three-dimensional model database 103 (the feature amount reading of the model to be searched 704), The similarity with the feature amount of the search model is calculated (similarity calculation 705).
All models registered in the three-dimensional model database 103 are search target models.
【００４０】被検索モデルの特徴量読み出し７０４、類
似度算出７０５の処理の詳細を、図６のフローチャート
図で説明する。検索モデルと被検索モデルの類似度を算
出する処理は３次元モデルデータベース１０３に登録さ
れているすべての被検索モデルのすべての特徴量に対し
て行う。まず、ｉ＝＜被検索モデルの数を判断する（６
０１）。ｉは複数の被検索モデルの特徴量を読み出し、
検索モデルとの類似度を算出するための制御を行う変数
である。ｉが被検索モデルの数以下の場合は、ｊ＝＜特
徴量の種類の数を判断する（６０２）。 ｊは複数の特
徴量を抽出するための制御を行うための変数である。ｊ
が特徴量の種類の数以下場合は、被検索モデル［ｉ］の
特徴量［ｊ］を３次元モデルデータベース１０３から読
み出す（６０３）。The details of the process of reading out the feature value of the searched model 704 and calculating the similarity 705 will be described with reference to the flowchart of FIG. The process of calculating the similarity between the search model and the searched model is performed for all the feature amounts of all the searched models registered in the three-dimensional model database 103. First, i = <the number of searched models is determined (6
01). i reads out feature amounts of a plurality of searched models,
This is a variable for performing control for calculating the degree of similarity with the search model. If i is equal to or less than the number of models to be searched, j = <the number of types of feature amount is determined (602). j is a variable for performing control for extracting a plurality of feature amounts. j
Is smaller than or equal to the number of types of feature amounts, the feature amount [j] of the searched model [i] is read from the three-dimensional model database 103 (603).
【００４１】そして、検索モデルと被検索モデル［ｉ］
の特徴量［ｊ］の差分Ｓ［ｉ］［ｊ］を算出する（６０
４）。 Ｓ［ｉ］［ｊ］を検索モデルと被検索モデル
［ｉ］の特徴量［ｊ］の類似度とする。図７のＳ１１は
検索モデルと被検索モデル１の特徴量１の類似度を示し
ている。Ｓ１２、Ｓ２１なども同様に各特徴量の類似度
を示している。Ｓ［ｉ］［ｊ］に特徴量［ｊ］がモデル
の形状に与える影響度α［ｊ］をかけたものをＴ［ｉ］
に加算していく（６０５）。そして、Ｔ［ｉ］を検索モ
デルと被検索モデル［ｉ］の総合的な類似度とする。図
７のＴ１は検索モデルと被検索モデル１の総合的な類似
度を示している。Ｔ２、Ｔ３なども同様に検索モデルと
被検索モデルの総合的な類似度を示している。Then, the search model and the searched model [i]
Calculate the difference S [i] [j] of the feature amount [j] of (60)
4). Let S [i] [j] be the similarity between the feature amount [j] of the search model and the searched model [i]. S11 in FIG. 7 indicates the similarity between the feature amount 1 of the search model and the search target model 1. S12, S21, and the like also indicate the similarity of each feature amount. T [i] is obtained by multiplying S [i] [j] by the influence α [j] of the feature quantity [j] on the model shape.
(605). Then, T [i] is set as the overall similarity between the search model and the searched model [i]. T1 in FIG. 7 indicates the overall similarity between the search model and the search target model 1. Similarly, T2, T3, and the like also indicate the overall similarity between the search model and the searched model.
【００４２】図７の類似度評価７０６では、類似度算出
７０５で算出した類似度を高い順にソートする。図７の
被検索モデル１、被検索モデル２、被検索モデル３は、
モデルの重心とモデル面上の任意の点との距離の分布、
およびクリーズ角の平均値の２つの特徴量から総合的な
類似度を算出し（２つの特徴量がモデルの形状に与える
影響度は同じであるとする）、総合的な類似度が高い順
にソートすると、被検索モデル２、被検索モデル３、被
検索モデル１の順になる。In the similarity evaluation 706 of FIG. 7, the similarities calculated by the similarity calculation 705 are sorted in descending order. The searched model 1, the searched model 2, and the searched model 3 in FIG.
Distribution of the distance between the center of gravity of the model and any point on the model surface,
And the overall similarity is calculated from the two feature amounts of the average value of the crease angle (assuming that the two feature amounts have the same influence on the model shape), and sorted in descending order of the overall similarity. Then, the searched model 2, the searched model 3, and the searched model 1 are arranged in this order.
【００４３】３次元モデルデータベース１０３から検索
モデルに類似するモデルを検索する処理の最終ステップ
（図７の検索結果出力７０７）では、類似度が高い被検
索モデルのいくつかを類似モデルとして提示する。類似
モデルとして提示するモデル数は、検索システムの利用
者が検索データ入力７０１で図４の出力モデル数入力部
４０４に指定する。図７では、類似度の高い順にソート
した結果、上位２つのモデルを類似モデルとしている。In the final step of searching for a model similar to the search model from the three-dimensional model database 103 (search result output 707 in FIG. 7), some of the searched models having high similarities are presented as similar models. The number of models to be presented as similar models is specified by the search system user in the output model number input unit 404 in FIG. In FIG. 7, as a result of sorting in descending order of similarity, the top two models are regarded as similar models.
【００４４】[0044]
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、デ
ータベース内の３次元モデルを再利用したいときなど
に、検索システムの利用者の希望にそったモデルをデー
タベースから見つけ出すことができる。As described above, according to the present invention, when the user wants to reuse the three-dimensional model in the database, he can find out the model according to the user's desire of the search system from the database.
【図１】発明の検索システムの形態を表す構成図であ
る。FIG. 1 is a configuration diagram showing an embodiment of a search system according to the present invention.
【図２】３次元モデルデータベースの構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram of a three-dimensional model database.
【図３】（ａ）及び（ｂ）は被検索モデルをデータベー
スの登録する画面を示す図及びフローチャート図であ
る。FIGS. 3A and 3B are a diagram and a flowchart showing a screen for registering a searched model in a database.
【図４】検索モデルを指定する画面を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a screen for specifying a search model.
【図５】検索モデルの特徴量を抽出する処理を示したフ
ローチャート図である。FIG. 5 is a flowchart illustrating a process of extracting a feature amount of a search model.
【図６】検索モデルと被検索モデルの類似度算出処理の
フローチャート図である。FIG. 6 is a flowchart of a similarity calculation process between a search model and a searched model.
【図７】検索モデルと類似するモデルを３次元モデルデ
ータベースから探し出す処理の流れの概略を示す図であ
る。FIG. 7 is a diagram schematically illustrating a flow of a process of searching a three-dimensional model database for a model similar to a search model.
【図８】簡単な３次元モデルの例を示した図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a simple three-dimensional model.
１０１…検索モデル入力部、１０２…検索の精度設定
部、１０３…３次元モデルデータベース、１０４…モデ
ル変換部、１０５…特徴量抽出部、１０６…被検索モデ
ルの特徴量読み出し部、１０７…類似度算出部、１０８
…類似度評価部、１０９…検索結果出力部、１１０…被
検索モデル登録部。Reference numeral 101: a search model input unit, 102: a search accuracy setting unit, 103: a three-dimensional model database, 104: a model conversion unit, 105: a feature amount extraction unit, 106: a feature amount reading unit of the searched model, 107: similarity Calculation unit, 108
... Similarity evaluation unit, 109 ... Search result output unit, 110 ... Searched model registration unit.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 15/70 ４６０Ｅ Ｆターム(参考） 5B050 BA04 EA04 EA26 GA08 5B075 ND20 ND24 PP03 PP12 PP30 PQ02 PQ36 PQ46 PQ74 PR06 QM08 QP05 5L096 AA09 BA08 EA37 FA60 FA67 HA08 JA03 JA11 KA09 KA15──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI Theme coat ゛ (Reference) G06F 15/70 460E F-term (Reference) 5B050 BA04 EA04 EA26 GA08 5B075 ND20 ND24 PP03 PP12 PP30 PQ02 PQ36 PQ46 PQ74 PR06 QM08 QP05 5L096 AA09 BA08 EA37 FA60 FA67 HA08 JA03 JA11 KA09 KA15
Claims (4)
ル）が複数登録されているデータベース（３次元モデル
データベース）から、利用者が希望する３次元モデルを
検索するシステムにおいて、検索対象の３次元モデル
（検索モデル）の入力および検索の精度の設定を行い、
検索モデルと被検索モデルの形状を比較する前に検索の
精度の設定値に基づいて検索モデルを簡易化し、簡易化
した検索モデルから形状をあらわす特徴量を抽出し、３
次元モデルデータベースから被検索モデルの形状をあら
わす特徴量を読み出し、検索モデルと被検索モデルの特
徴量から類似度を算出し、類似度が高い被検索モデルの
いくつかを類似モデルとして出力することを特徴とする
３次元モデルの類似検索システム。1. A system for searching a user for a desired three-dimensional model from a database (three-dimensional model database) in which a plurality of three-dimensional models to be searched (three-dimensional models) are registered. Enter the dimension model (search model) and set the search accuracy,
Before comparing the shapes of the search model and the model to be searched, the search model is simplified based on the set value of the search accuracy, and a feature representing the shape is extracted from the simplified search model.
It reads out the features representing the shape of the searched model from the dimensional model database, calculates the similarity from the search model and the features of the searched model, and outputs some of the searched models with high similarity as similar models. Similarity retrieval system for featured three-dimensional models.
者が希望する３次元モデルを検索するシステムにおい
て、３次元モデルを検索データとする手段と、検索デー
タ入力時に検索の精度を検索システムの利用者が設定す
る手段と、検索モデルと被検索モデルの形状を比較する
前に検索システムの利用者が設定した検索の精度に基づ
いて検索モデルを簡易化する手段と、検索モデルと被検
索モデルの形状を比較するために検索モデルの形状をあ
らわす特徴量を抽出する手段と、３次元モデルデータベ
ースから被検索モデルの特徴量を読み出す手段と、２つ
の３次元モデルの特徴量から類似度を算出する手段と、
検索結果として類似度の高い被検索モデルのいくつかを
出力する手段からなることを特徴とする３次元モデルの
類似検索システム。2. A system for searching a three-dimensional model desired by a user from a three-dimensional model database, means for using the three-dimensional model as search data, and using the search system to determine search accuracy when inputting search data. Means for setting the search model based on the accuracy of the search set by the user of the search system before comparing the shapes of the search model and the searched model; Means for extracting a feature representing the shape of the search model for comparing the shapes, means for reading the feature of the model to be searched from the three-dimensional model database, and calculating the similarity from the feature of the two three-dimensional models Means,
A similarity retrieval system for a three-dimensional model, comprising means for outputting some of the retrieved models having a high degree of similarity as a retrieval result.
希望する３次元モデルを検索するシステムにおいて、３
次元モデルデータベースに被検索モデルを登録する際に
被検索モデルを簡易化し、簡易化した被検索モデルから
特徴量を抽出し、被検索モデルとその特徴量をデータベ
ースに登録することを特徴とする３次元モデルデータベ
ース登録システム。3. A system for retrieving a three-dimensional model desired by a user from a three-dimensional model database.
When registering a searched model in a dimensional model database, the searched model is simplified, a feature amount is extracted from the simplified searched model, and the searched model and the feature amount are registered in the database. Dimensional model database registration system.
希望する３次元モデルを検索するシステムにおいて、被
検索モデルとそのモデルの形状をあらわす特徴量が登録
されている３次元モデルデータベース登録システム。4. A system for retrieving a three-dimensional model desired by a user from a three-dimensional model database, wherein a model to be searched and a feature quantity representing a shape of the model are registered.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11025794A JP2000222428A (en) | 1999-02-03 | 1999-02-03 | Similarity retrieval system for three-dimensional model and three-dimensional model database registration system |
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| JP11025794A JP2000222428A (en) | 1999-02-03 | 1999-02-03 | Similarity retrieval system for three-dimensional model and three-dimensional model database registration system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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