確率に基づくARGマッチングを用いた3次元シーン統合検索システムの研究

基于概率的ARG匹配的3D场景综合搜索系统研究

基本信息

批准号：
09J03118
负责人：
中村直人
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2009
资助国家：
日本
起止时间：
2009 至 2010
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-09J03118/
关键词：
マルチメディアデータ検索 ARG

项目摘要

近年ではさまざまな分野でマルチメディアデータへの要望が高まってきたため,そのコンテンツの総数は爆発的に増加した。よって,それらを管理するための効率のよい検索システムの開発が求められている。研究の目的として,研究者らはAttributed Relational Tree (ARG)を用いた精度のよい検索システムを提案した。本検索システムは対象として画像,3次元モデル,モーションデータを扱い,また,それらを複合した検索を可能にするものである。その目的を達成するために、平成22年度の実施目標として、統合ARGを媒体とした3次元シーン検索システムの開発を挙げた。3次元シーン検索システムの研究開発を進めるに当たって,前年度に提案した統合ARGに関する定義やマッチング方法をまず採用したが,その複雑なマッチング方法のため確率モデルに準じた類似度を定義することが困難であった。そこで,マッチング方法をよりシンプルにするために,統合ARTは3次元モデルのARTをベースにして,モーションデータから抽出した特徴を属性として付加することで,統合ARTを再び定義した。その結果,安定した確率モデルを構築することができ,効率よく3次元シーンを検索することが可能となった。ARGにおける属性値に関しては,基本的にこれまでの研究で使用したものを採用したが,モーションに関しては時間軸に沿った特徴を考慮する必要があったため,新しい属性を追加した。具体的には,時間軸に沿ってどのようにルートノードが移動するかを表す特徴を定義し,これを採用した。以上の点から,多少の課題は残すものの,年次計画に対する進捗に関しては問題ないと思われる。また、採用年を通じて従来の検索手法より良い精度で検索を行い、さらにその手法の高速化を行うという目的は達成した。

近年来，对多媒体数据的需求在各个领域都增加了，并且内容总数急剧增加。因此，有必要开发有效的搜索系统来管理它们。出于研究的目的，研究人员使用归因的关系树（ARG）提出了一个高度准确的搜索系统。该搜索系统将图像，3D模型和运动数据作为目标处理，并允许进行复杂的搜索。为了实现这一目标，2010年的目标是使用Integrated Arg作为媒介开发3D场景搜索系统。在3D场景搜索系统的研究和开发中，首先采用了上一年提出的集成ARG的定义和匹配方法，但是由于复杂的匹配方法，很难根据概率模型来定义相似性。因此，为了简化匹配方法，集成的艺术基于3D模型的艺术，并添加了从运动数据中提取的特征作为属性，从而再次定义了集成的艺术。结果，可以构建一个稳定的可能性模型，并且可以有效地搜索3D场景。关于ARG中的属性值，基本上基本上采用了先前研究中使用的属性值，但是对于运动，必须考虑沿时间轴的特征，因此添加了新的属性。具体而言，我们定义了一个代表根节点如何沿时间轴移动并采用它的功能。从以上几点开始，尽管仍然存在一些问题，但在年度计划上似乎没有问题。此外，在整个采用一年中，以比常规搜索方法更好地搜索的目的，此外，该方法也得到了加速。