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J-GLOBAL ID：201902220170524409   整理番号：19A0642476

隣接ボクセルパターン記述子に基づく二値体積データ検索法【JST・京大機械翻訳】

A Binary Volumetric Data Retrieval Method Based on Neighboring Voxel Pattern Descriptors

著者 (1件)： Suzuki Motofumi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SMC  ページ： 4190-4197  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3D多角形データと体積データの利用は,3D印刷技術の進歩により近年注目されている。オンライン3Dデータの量は増加しており,3Dモデルデータベースには系統的な検索と分類が必要である。このような3Dデータから形状記述子を抽出することは重要である。本論文では,体積データに対する形状記述子抽出法について述べ,Neighing Voxelパターン(NVP)と呼ばれる記述子を提案した。これらの形状記述子をターゲット体積データにおけるボクセルパターンに基づいて計算した。この手法は,すべての可能なボクセルパターンの組合せを計算するために,小さな局所3x3x3ボクセル領域を用い,これらのボクセルパターンを少数のグループに分類する。NVPディスクリプタは体積データから容易に計算できる。記述子はサイズが小さいが,これらの記述子は体積データにより表現される3Dモデルを効率的に分類する。予備実験をボクセル化3Dモデルベンチマークデータで行った。類似性検索実験のために種々のサイズの体積データを解析し,Webベースの類似性検索システムを実装した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ検索 ,  Web【情報システム】 ,  データベース ,  三次元 ,  統制索引語 ,  *ボクセル ,  三次元モデル ,  予備実験 ,  三次元データ
準シソーラス用語： 類似性検索 ,  形状ディスクリプタ ,  オンライン ,  三次元印刷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ボクセル ,  記述子 ,  二値 ,  体積 ,  データ検索