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，随着各领域对多媒体数据需求的增加，内容总量呈现爆发式增长。因此，需要开发一个高效的搜索系统来管理它们。为了本研究的目的，研究人员提出了一种使用属性关系树（ARG）的精确搜索系统。该搜索系统将图像、3D 模型和运动数据作为对象进行处理，并且还可以将它们组合起来进行搜索。为了实现这一目标，我们定于2010年开发一个以集成ARG为媒介的3D场景检索系统并实施。在进行3D场景搜索系统的研发过程中，我们首先采用了前一年提出的集成ARG的定义和匹配方法，但由于匹配方法复杂，很难根据相似度来定义是的。因此，为了使匹配方法更加简单，综合ART在3D模型ART的基础上，添加从运动数据中提取的特征作为属性，重新定义综合ART。结果，我们能够构建稳定的概率模型，并且有效地搜索 3D 场景成为可能。关于ARG中的属性值，我们基本上采用了之前研究中使用的属性值，但是关于运动，我们添加了新的属性，因为需要考虑沿着时间轴的特征。具体来说，我们定义并采用了表示根节点如何沿时间轴移动的特征。从以上几点来看，虽然还存在一些问题，但年度计划的进展似乎没有问题。此外，在采用的一年中，实现了比传统搜索方法更准确地执行搜索并加快方法速度的目标。