JP6355372B2 - 三次元モデル特徴抽出方法、及び三次元モデル・アノテーションシステム - Google Patents
三次元モデル特徴抽出方法、及び三次元モデル・アノテーションシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6355372B2 JP6355372B2 JP2014053957A JP2014053957A JP6355372B2 JP 6355372 B2 JP6355372 B2 JP 6355372B2 JP 2014053957 A JP2014053957 A JP 2014053957A JP 2014053957 A JP2014053957 A JP 2014053957A JP 6355372 B2 JP6355372 B2 JP 6355372B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pixel
- dimensional model
- depth buffer
- boundary
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
データベースの各三次元形状モデルに対して、姿勢正規化を適用し、「位置」「回転」「大きさ」の任意性を解消する。姿勢正規化された三次元形状モデルは、その重心が半径1の球の中心にくるように配置される(図3)。
多数視点(例えば、38視点)の各々から深度バッファ画像を生成する。姿勢正規化された球を、38頂点をもつ三角パッチで近似し、その各頂点から球の中心に向かうベクトルに垂直な面に投影し深度バッファ画像(デプスバッファ画像)を生成する(図4)。
各深度バッファ画像に対して、すべての画素を境界画素(Border)と内部画素(Interior)に分類する(図5)。
注目画素と、前記注目画素の4近傍の各画素値との差を算出する(図6)。
前記ステップ4の差の値に応じて、深度バッファ画像ごとに4種類のヒストグラムの境界パターンヒストグラム(Border Pixel Pattern Histogram:BPPHという。)を作成する(図7)。
前記ステップ5で得られたBPPH特徴量を前記ステップ2で適用する複数の視点からの深度バッファすべてに適用して得られた特徴量を三次元形状モデルの形状特徴量とし、検索におけるインデックスとして利用する。なお、最終的には、ヒストグラムの頻度合計が1.0となるように正規化を行う(図7)。
k−近傍法でアノテーションを行う。ここで、図8に示すように、たとえば、{vehicle, bicycle}は、訓練データとして、この二つのラベルのついた三次元形状モデルのアノテーションを表す。図8では、円弧の中心にある未知な三次元形状モデルに対して、k=3として、3近傍にあるラベルの和集合が出力ラベルに生成される。
Claims (5)
- 既知の三次元モデルの複数視点における深度バッファ画像について、各深度バッファ画像における注目画素と近傍の画素との画素値を比較したときの該画素値が異なるものを境界画素として、境界画素パターンの特徴量を予めデータベース化し、検索対象の三次元モデルの境界画素パターンの特徴量を比較することにより三次元モデルを検索する特徴抽出方法であって、前記境界画素パターンの特徴量は、前記境界画素における注目画素と近傍画素との差を正負に分類するとともに、それぞれの出現頻度によるヒストグラムを抽出したものであり、前記境界画素パターンの特徴量の比較は、各深度バッファ画像について抽出した境界画素の出現頻度によるヒストグラムを作成し、複数視点から得られる全てのヒストグラムの組合せを検索インデックスとして、検索対象の三次元モデルとの間で相違度を判定するものであることを特徴とする三次元モデルの特徴抽出方法。
- 前記深度バッファ画像は、三次元モデルの凹凸を濃淡で表現したものであり、前記境界画素は、前記注目画素と、該注目画素の上下左右に隣接する4つの近傍画素との画素値を比較したときの該画素値が異なるものが抽出されたものである請求項1に記載の三次元モデルの特徴抽出方法。
- 前記深度バッファ画像は、既知の三次元モデルを特異値分解して姿勢正規化した後、予め定めた視点数における所定のピクセルの大きさで生成されたものである請求項1または2に記載の三次元モデルの特徴抽出方法。
- 前記相違度は、前記視点数における各深度バッファ画像の境界画素の出現頻度によるヒストグラムの相違度行列を計算し、該相違度行列に対してハンガリアン法によって得た組合せの最小和の相違度である請求項1ないし3のいずれかに記載の三次元モデルの特徴抽出方法。
- 既知の三次元モデルの複数視点における深度バッファ画像について、各深度バッファ画像における注目画素と近傍の画素との画素値を比較したときの該画素値が異なるものを境界画素として、予めデータベース化された境界画素パターンの特徴量と、検索対象の三次元モデルの境界画素パターンの特徴量とを比較することにより三次元モデルを検索するアノテーションシステムであって、検索対象の三次元モデルから複数視点における深度バッファ画像を生成する手段と、各深度バッファ画像について注目画素と近傍画素との画素値を比較して境界画素を検出する手段と、検出された各境界画素ごとに注目画素と近傍画素との差を正負に分類するとともに、それぞれの出現頻度によるヒストグラムを抽出する手段と、各深度バッファ画像について抽出した前記ヒストグラムを作成し、複数視点から得られる全てのヒストグラムの組合せを検索インデックスとして、既知の三次元モデルと検索対象の三次元モデルとの間で相違度を判定する手段とを備える、ことを特徴とする三次元モデルのアノテーションシステム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014053957A JP6355372B2 (ja) | 2014-03-17 | 2014-03-17 | 三次元モデル特徴抽出方法、及び三次元モデル・アノテーションシステム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014053957A JP6355372B2 (ja) | 2014-03-17 | 2014-03-17 | 三次元モデル特徴抽出方法、及び三次元モデル・アノテーションシステム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015176485A JP2015176485A (ja) | 2015-10-05 |
JP6355372B2 true JP6355372B2 (ja) | 2018-07-11 |
Family
ID=54255593
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014053957A Active JP6355372B2 (ja) | 2014-03-17 | 2014-03-17 | 三次元モデル特徴抽出方法、及び三次元モデル・アノテーションシステム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6355372B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105809680B (zh) * | 2016-03-06 | 2019-02-26 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于多重分形的土壤水分特征曲线模拟方法 |
ES2941259T3 (es) * | 2016-08-12 | 2023-05-19 | Packsize Llc | Sistemas y métodos para generar automáticamente metadatos para documentos de medios |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3732757B2 (ja) * | 2001-06-08 | 2006-01-11 | 株式会社東芝 | 画像認識方法および画像認識装置 |
EP2093714A1 (en) * | 2006-11-10 | 2009-08-26 | National University Corporation Toyohashi Universisty of Technology | Three-dimensional model search method, computer program, and three-dimensional model search system |
JP2009129337A (ja) * | 2007-11-27 | 2009-06-11 | Hitachi Ltd | 三次元類似形状検索装置 |
JP2011113313A (ja) * | 2009-11-26 | 2011-06-09 | Secom Co Ltd | 姿勢推定装置 |
JP5565190B2 (ja) * | 2010-08-11 | 2014-08-06 | 富士ゼロックス株式会社 | 学習モデル作成プログラム、画像識別情報付与プログラム、学習モデル作成装置及び画像識別情報付与装置 |
-
2014
- 2014-03-17 JP JP2014053957A patent/JP6355372B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2015176485A (ja) | 2015-10-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10176404B2 (en) | Recognition of a 3D modeled object from a 2D image | |
Salti et al. | A performance evaluation of 3d keypoint detectors | |
Xu et al. | Voxel-based segmentation of 3D point clouds from construction sites using a probabilistic connectivity model | |
CN104637090B (zh) | 一种基于单张图片的室内场景建模方法 | |
Ning et al. | Segmentation of architecture shape information from 3D point cloud | |
Yang et al. | Ranking 3D feature correspondences via consistency voting | |
CN104751463B (zh) | 一种基于草图轮廓特征的三维模型最佳视角选取方法 | |
Tsuchie et al. | High-quality vertex clustering for surface mesh segmentation using Student-t mixture model | |
Xu et al. | A voxel-and graph-based strategy for segmenting man-made infrastructures using perceptual grouping laws: Comparison and evaluation | |
Kim et al. | Automated extraction of geometric primitives with solid lines from unstructured point clouds for creating digital buildings models | |
JP2018136946A (ja) | 3次元cadモデル部分検索方法及び3次元cadモデル検索方法 | |
JP6355372B2 (ja) | 三次元モデル特徴抽出方法、及び三次元モデル・アノテーションシステム | |
Chen et al. | Road object detection using a disparity-based fusion model | |
Li et al. | 3D large-scale point cloud semantic segmentation using optimal feature description vector network: OFDV-Net | |
Betsas et al. | 3D edge detection and comparison using four-channel images | |
JP6320806B2 (ja) | 三次元モデル検索方法、及び三次元モデル検索システム | |
Feng et al. | A Descriptor for Voxel Shapes Based on the Skeleton Cut Space. | |
Sipiran Mendoza | Local features for partial shape matching and retrieval | |
Weibel et al. | Sim2real 3d object classification using spherical kernel point convolution and a deep center voting scheme | |
González-Aguilera et al. | Intelligent recording of cultural heritage: From point clouds to semantic enriched models | |
Murugan et al. | 2D and 3D active shape model with SURF algorithm for OBJECT retrieval: Content Based Image Retrieval | |
Mahmood et al. | Surface Patch Detection of 3D Point Cloud Using Local Shape Descriptor | |
Venkatesan et al. | Supervised and unsupervised learning approaches for tracking moving vehicles | |
Reddy et al. | Development of a methodology for retrieval of similarly shaped CAD models | |
Pitchandi | Wild Image Retrieval with HAAR Features and Hybrid DBSCAN Clustering for 3D Cultural Artefact Landmarks Reconstruction |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170307 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180306 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180313 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180511 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180523 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180612 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6355372 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |