개선된 레이 캐스팅을 이용한 3차원 객체 검색 기법

Abstract

본 논문에서는 3차원 모델을 검색하기 위한 형태 기반 기술자를 추출하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 형태 기반 기술자는 모델의 기하학적인 특성을 고려하여 레이 캐스팅 샘플링과 구면조화함수를 이용하는 방법이다. 레이 캐스팅 기법은 모델의 외형을 고려한 적응적인 방법으로 샘플링한다. 이 기법을 통해 기술자에 포함되는 형태 정보를 증가시켜 기술자의 식별성을 높인다. 구면조화함수 계수 추출에서는 기하학적인 주파수 특성을 고려하여 적응적인 계수를 추출한다. 이 방법은 검색 성능에 영향을 미치지 않고 기술자를 조밀하고 간결하게 만든다. 최종적으로 두 방법을 결합함으로서 검색 엔진에서 이용가능하고, 식별성이 향상되며 간결해진 기술자를 생성한다.

In this paper, we propose a new descriptor for 3D model retrieval based on shape information. The proposed method consists of two steps including ray casting method and spherical harmonic function, considering geometric properties of model. In the ray casting method, an adaptive sampling is performed for external shape information. By increasing shape information included in the descriptor, we improve the discriminating power of the proposed descriptor. The coefficients of spherical harmonic function are adaptively calculated, considering geometric frequency characteristics. This makes the descriptor more compact and concise without decreasing the retrieval performance. By combining two methods, we achieve more improved retrieval results.