형태 인덱스와 정규 곡률을 이용한 3차원 모델 검색

Abstract

멀티미디어 기술과 통신 기술의 발달로 다양한 멀티미디어 데이터를 쉽게 접할 수 있게 되었고 그 양도 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 3차원 모델을 검색하기 위한 시스템의 필요성이 부각되고 있으며 이를 위해서는 3차원 모델의 형태 정보를 효과적으로 기술하는 형태 기술자가 필요하다. 본 논문에서는 3차원 모델을 검색하기 위한 형태 기반 기술자를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형태 기반 기술자는 객체의 지역적인 특성을 나타내는 형태 인덱스와 곡면의 굽은 정도를 결합한 기술자이다. 형태 인덱스의 분포를 사용하는 기존의 3차원 형태 스펙트럼 기술자는 표면의 모양만 고려할 뿐 곡면의 굽은 정도는 고려하지 않는다. 그렇기 때문에 곡면의 굽은 정도가 다른 경우에도 그 특징값이 같을 수도 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 곡면의 굽은 정도를 나타낼 수 있는 특징값을 추가함으로써 이를 해결한다. 형태 인덱스와 곡면의 굽은 정도를 결합한 새로운 기술자는 매우 적은 특징 정보만을 추가함으로써 성능 향상 효과를 얻을 수 있다. 제안하는 방법을 기존의 방법과 비교하여 검색 성능을 평가한 결과 23.6%의 성능 향상을 보이고 있다.

Owing to the development of multimedia and communication technologies, multimedia data become a common feature of the information systems and are on the increase. This has led to the need of 3D shape retrieval systems that, given a query object, retrieve similar 3D objects. Therefore, shape descriptor required to describe a 3D object effectively and efficiently. In this paper, a new descriptor for 3D model retrieval based on shape information is proposed. The proposed descriptor utilizes the curvedness together with the shape index that provides local geometry information. The existing 3D Shape Spectrum Descriptor (3D SSD), which is defined as the histogram of shape index values, represents the characteristics of local shapes of the 3D surface. However, it does not properly represent the local shape characteristics, because many points with different curvedness may have the same shape index value. Therefore, we add a new feature that represents the degree of curvedness, thereby improving the discriminating power of the shape descriptor. We evaluate the performance of the proposed method, compared with the previous method. The experimental results have shown that the performance of retrieval has been improved by 23.6%.