JP2006285627A - ３次元モデルの類似検索装置及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 手描きのデザインスケッチの２次元グラフィックデータを入力して、メッシュモデルＤＢ内から効率的に３次元類似モデルを検索する手法を提供する。
【解決手段】 前処理段階で、メッシュモデルＤＢ２内のメッシュモデルを、影画像生成部３で影画像を生成し、当該影画像からＧＦＤ算出部５でＧＦＤを算出し、特徴稜線画像生成部７で特徴量線画像を生成し、当該特徴量線画像からＬＢＰ算出部９でＬＢＰを算出し、これらをＧＦＤ ＤＢ６、ＬＢＰ ＤＢ１０内に保持しておく。そして、デザイナー等が作成したデザインスケッチの２次元グラフィックデータからＬＢＰ算出部２２でＬＢＰを算出し、ＧＦＤ算出部２４でＧＦＤを算出し、ＧＦＤ ＤＢ６、ＬＢＰ ＤＢ１０内のデータと入力ＧＦＤ、ＬＢＰとの相違度を求め、相違度が低い、したがって類似度の高い３次元メッシュモデル群を抽出する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、グラフィックソフトウェアにて作成したデザインスケッチと類似する３次元モデルを検索する３次元モデルの類似検索装置及び方法に関する。

現在、３次元形状モデル（ＣＡＤモデル、メッシュモデル等）のデータの蓄積が企業内およびＷｅｂ上で加速している。このような多数の３次元形状モデルを登録したデータベース（ＤＢ）内から類似形状のモデルを検索する類似検索機能は、工業デザイナーによる製品形状のバリエーション案の発想支援等に有用である。

３次元形状モデルの類似検索手法として、従来から様々な方法が提案されているが、殆どが参照元入力として３次元形状モデルデータを必要としている。グラフィックソフトウェアにて作成した手描きスケッチを入力とするものもいくつかある。例えばThomas Funkhouser et al.の論文「"A Search Engine for 3D Models", ACM Transactions on Graphics, Vol. 22, No. 1, 2003, pp 83-105」（非特許文献１）がある。ところが、それらはモデルの輪郭線のみしか類似性の比較に利用しないため、デザイナーがラフスケッチ上に描く製品表面上の特徴稜線等の重要な情報を類似検索に有効活用できず、そのため、ノイズの多い類似検索結果となってしまう。

また、特開２００４−１６４５０３号公報（特許文献１）には、３次元モデル画像を検索する技術が記載されている。この技術は、２次元画像による検索で３次元モデル画像を絞り込む技術と、絞り込んだ３次元モデル画像を検索キーとしてさらに３次元モデル画像を検索するものである。特に前者の技術として、検索対象となる３次元モデル画像を複数の方向から見た複数の２次元画像に変換してそれぞれについて特徴量を抽出して登録しておき、検索キーである２次元画像から抽出した特徴量との対比、具体的にはユークリッド距離やマハラノビス距離に基づく方法により類似する２次元画像の元になっている３次元モデル画像を絞り込む方法が記載されている。そして特徴量としては、色情報毎の値を量子化したヒストグラム、エッジ微分を量子化した形状ヒストグラムを用いている。

しかしながら、この特許文献１に記載の技術は、２次元画像を検索キーにして３次元モデル画像を検索する手法ではあるが、３次元メッシュモデルを検索対象とするものではなく、原３次元モデルのデータフォーマットの境界を越えた多様な３次元モデルのデータベースを検索対象として類似候補を抽出するという汎用性が乏しい問題点があった。
Thomas Funkhouser et al., "A Search Engine for 3D Models", ACM Transactions on Graphics, Vol. 22, No. 1, 2003, pp 83-105 特開２００４−１６４５０３号公報

本発明は、上述のような従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、工業デザイナーが発想段階でグラフィックソフトウェアを利用して必ず描くラフなデザインスケッチを入力とし、その輪郭線のみならず製品表面の特徴線も考慮した上で類似した投影画像を有するモデルを３次元メッシュモデルデータベース内から効率的に検索する３次元モデルの検索装置及び方法を提供することを目的とする。

請求項１の発明の３次元モデル類似検索のための前処理装置は、多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータを保持するメッシュモデルデータベースと、前記メッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれの影画像を生成する影画像生成手段と、前記メッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれから特徴稜線画像を生成する特徴稜線画像生成手段と、前記影画像それぞれのＧＦＤを算出するＧＦＤ算出手段と、前記生成した特徴量線画像それぞれのＬＢＰを算出するＬＢＰ算出手段と、前記ＧＦＤそれぞれを、原３次元モデルそれぞれと対応付けて保持するＧＦＤデータベースと、前記ＬＢＰそれぞれを、原３次元モデルそれぞれと対応付けて保持するＬＢＰデータベースとを備えたものである。

請求項２の発明の３次元モデル類似検索のための前処理方法は、コンピュータを利用し、多種類の３次元モデルそれぞれのメッシュモデルデータを生成する処理と、前記多種類の３次元モデルそれぞれのメッシュモデルデータをメッシュモデルデータベースに保存する処理と、前記メッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれの影画像を生成する処理と、前記影画像それぞれのＧＦＤを算出する処理と、前記ＧＦＤそれぞれを、原３次元モデルそれぞれと対応付けてＧＦＤデータベースに保存する処理と、前記メッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれから特徴稜線画像を生成する処理と、前記特徴量線画像それぞれのＬＢＰを算出する処理と、前記ＬＢＰそれぞれを、原３次元モデルそれぞれと対応付けてＬＢＰデータベースに保存する処理とを行うものである。

請求項１の発明の３次元モデル類似検索のための前処理装置及び請求項２の発明の３次元モデルの類似検索のための前処理方法では、コンピュータを利用し、メッシュモデルデータベースに保存されている多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれの影画像を生成し、生成した影画像それぞれからそれらのＧＦＤを算出し、算出したＧＦＤそれぞれを原３次元モデルそれぞれと対応付けてＧＦＤデータベースに保存し、同じくメッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれから特徴稜線画像を生成し、生成した特徴量線画像それぞれからそれらのＬＢＰを算出し、算出したＬＢＰそれぞれを原３次元モデルそれぞれと対応付けてＬＢＰデータベースに保存する３次元モデル類似検索のための前処理を行う。

３次元ソリッドモデルを表現するデータフォーマットとしてメッシュモデルデータは極めて汎用性が高いものであり、多数の３次元グラフィック作成ソフトウェアにて作成された３次元モデルデータからデータ変換できる。そこで、３次元モデルのメッシュモデルデータを保存しているメッシュモデルデータベースを類似検索対象のデータベースとして作成することにより、広範な３次元ソリッドモデルの類似検索用途に供することができる。しかも、類似検索の精度を高めることができるＧＦＤ（Ｇｅｎｅｒｉｃ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）、ＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ）を応用した３次元モデルの類似検索の用に供するために、多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータからＧＦＤ、ＬＢＰのデータベースを作成することで、これを検索対象データベースとするときに精度の高い３次元モデルの類似検索結果を保証できる。

請求項３の発明の３次元モデルの類似検索装置は、多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＧＦＤを、原３次元モデルと対応付けて保持するＧＦＤデータベースと、前記多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＬＢＰを、前記原３次元モデルと対応付けて保持するＬＢＰデータベースと、グラフィックスソフトウェアにて作成されたデザインスケッチデータからＬＢＰを算出するＬＢＰ算出手段と、前記デザインスケッチデータから影画像を生成する影画像生成手段と、前記デザインスケッチデータから生成した影画像からＧＦＤを算出するＧＦＤ算出手段と、前記デザインスケッチデータのＧＦＤと、前記ＧＦＤデータベースに保存されている多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＧＦＤとの類似度を演算するＧＤＦ類似度演算手段と、前記ＧＦＤ類似度演算手段が求めたＧＦＤの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを類似モデル候補集合として抽出する類似モデル候補集合作成手段と、前記類似モデル候補集合に含まれる類似度の高い３次元モデルそれぞれについて、前記ＬＢＰデータベースに保存されている該当する３次元モデルのＬＢＰそれぞれと前記デザインスケッチデータのＬＢＰとの類似度を演算するＬＢＰ類似度演算手段と、前記ＬＢＰ類似度演算手段が求めたＬＢＰの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを最終類似モデル候補集合として抽出する最終類似モデル候補集合作成手段とを備えたものである。

請求項４の発明の３次元モデルの類似検索方法は、コンピュータを利用して、グラフィックスソフトウェアにて作成されたデザインスケッチデータからＬＢＰを算出する処理と、前記デザインスケッチデータから影画像を生成する処理と、前記デザインスケッチデータから生成した影画像からＧＦＤを算出する処理と、前記デザインスケッチデータのＧＦＤと、ＧＦＤデータベースに保存されている多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＧＦＤとの類似度を演算する処理と、前記ＧＦＤの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを類似モデル候補集合として抽出する処理と、前記類似モデル候補集合に含まれる類似度の高い３次元モデルそれぞれについて、前記ＬＢＰデータベースに保存されている該当する３次元モデルのＬＢＰそれぞれと、前記デザインスケッチデータのＬＢＰとの類似度を演算する処理と、前記ＬＢＰの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを最終類似モデル候補集合として抽出する処理とを行うものである。

請求項３の発明の３次元モデルの類似検索装置及び請求項４の発明の３次元モデルの類似検索方法では、コンピュータを利用して、グラフィックスソフトウェアにて作成されたデザインスケッチデータからＬＢＰを算出し、デザインスケッチデータから影画像を生成し、デザインスケッチデータから生成した影画像からＧＦＤを算出し、デザインスケッチデータのＧＦＤと、ＧＦＤデータベースに保存されている多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＧＦＤとの類似度を演算し、ＧＦＤの類似度に基づき類似度の高い３次元モデルを類似モデル候補集合として抽出し、類似モデル候補集合に含まれる類似度の高い３次元モデルそれぞれについて、上のデザインスケッチデータのＬＢＰと、ＬＢＰデータベースに保存されている当該類似モデル候補集合に含まれる３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＬＢＰとの類似度を演算し、ＬＢＰの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを最終類似モデル候補集合として抽出する。

多種類の３次元ソリッドモデル作成ソフトウェアにて作成された３次元ソリッドモデルのデータは一般的に３次元メッシュモデルデータに変換可能である。したがって、３次元メッシュモデルデータのデータベースを出発点とし、多数の３次元モデルそれぞれのＧＦＤ、ＬＢＰを算出して原３次元モデルと対応付けたＧＦＤデータベース、ＬＢＰデータベースを用意し、グラフィックソフトウェアにて作成したデザインスケッチに対してもＧＦＤを算出し、またＬＢＰを算出し、ＧＦＤベースで類似度の高い３次元モデルを候補として抽出し、さらにＬＢＰベースで最終的に類似度の高い３次元モデルを抽出することにより、２次元デザインスケッチを検索キーとした３次元ソリッドモデルの類似検索が精度良く行える。

本発明によれば、工業デザイナーが発想段階で必ず描く手描きラフスケッチを入力とし、その輪郭線のみならず製品表面の特徴稜線も考慮した上で類似した投影画像を有するモデルを３次元ソリッドモデルのデータベース内から効率的に検索することができる。

以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。

（第１の実施の形態）図１は本発明の第１の実施の形態の３次元モデルの類似検索装置のブロック図である。図１において、１は前処理部であり、この前処理部１は、３次元ソリッドモデルのメッシュモデルデータベース（ＤＢ）２、影画像生成部３、影画像ＤＢ４、ＧＦＤ（Ｇｅｎｅｒｉｃ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）算出部５、ＧＦＤ ＤＢ６、特徴稜線画像生成部７、特徴稜線画像ＤＢ８、ＬＢＰ（Ｌｏｃａｌ Ｂｉｎａｒｙ Ｐａｔｔｅｒｎ）算出部９、ＬＢＰ ＤＢ１０を備えている。図１において、２１は２１は検索処理部であり、スケッチ製作段階２０で作成されたデザインスケッチの２次元グラフィックデータを入力とし、ＬＢＰ算出部２２、影画像生成部２３、ＧＦＤ算出部２４、ＧＦＤ相違度計算部２５、類似メッシュモデル候補集合作成部３１、ＬＢＰ相違度計算部３２を備えている。

図２のフローチャートに示すように、前処理部１は実際の３次元モデルの類似検索作業に先立ち、多数のｎ個の３次元ソリッドモデルのメッシュモデルデータをメッシュモデルＤＢ２に登録する（ステップＳ１）。そして、メッシュモデルＤＢ２に保持する全モデルに対し、影画像生成部３でそれらの影画像を生成して影画像ＤＢ４に登録し（ステップＳ２）、さらに、影画像からＧＦＤ算出部５でＧＦＤを算出してＧＦＤ ＤＢ６に格納する（ステップＳ３）。前処理部１はまた、このＧＦＤ ＤＢ６に対する全３次元メッシュモデルのＧＦＤの登録と並行して、あるいは前後して、特徴稜線画像生成部７で特徴稜線画像を生成して特徴稜線画像ＤＢ８に登録し（ステップＳ４）、さらに、全モデルの特徴稜線画像からＬＢＰ算出部９でＬＢＰを算出してＬＢＰ ＤＢ１０に格納する（ステップＳ５）。

図３のフローチャートに示すように、実際のラフデザインスケッチに対する３次元類似モデルの検索作業では、類似検索処理部２１が、スケッチ製作段階２０にて、デザイナーが例えば、アドビイラストレータ（商品名）、コーレルドロー（商品名）等のグラフィックソフトウェアを利用してペンタブレット等を用いて作成したデザインスケッチの２次元グラフィックデータを入力し（ステップＳ１１）、影画像生成部２３でデザインスケッチデータから影画像を作成しステップＳ１２）、影画像に対してはＧＦＤ算出部２４でＧＦＤを特徴量として計算し（ステップＳ１３）、始めに入力ＧＦＤとＧＦＤ ＤＢ６内の全てのＧＦＤとの相違度をＧＦＤ相違度計算部２５で総当り的に計算して（ステップＳ１４）、類似メッシュモデル候補集合作成部３１にて比較的相違度が小さい、すなわち類似度が高い３次元モデル群を類似モデル候補集合として作成する（ステップＳ１５）。検索処理部２１はさらに、上の類似モデル候補集合の作成と並行して、あるいは前後して、ＬＢＰ算出部２２で入力されたデザインスケッチデータのＬＢＰを算出する（ステップＳ１６）。そして、ＬＢＰ相違度計算部３２により、この算出された入力ＬＢＰと類似メッシュモデル候補集合作成部２５が抽出した類似モデル候補集合内の３次元モデルそれぞれの１４投影方向に対応するＬＢＰをＬＢＰ ＤＢ１０から抽出してＬＢＰ相違度を計算し（ステップＳ１７）、ＬＢＰ相違度の小さい所定個数の３次元モデルについて３次元メッシュモデルＤＢ２からメッシュモデルデータを取り出し、類似メッシュモデル群として出力する（ステップＳ１８）。

次に、前処理部１、検索処理部２１における各構成要素の詳しい処理機能について説明する。影画像生成部３は、各３次元メッシュモデルに対して、その前方面分を黒く描画し、他を全て白で描画することで生成する。

他方、特徴稜線画像生成部７は、図４（ａ）に示すように輪郭線をメッシュモデルの前方面分を白く描画し、次に同図（ｂ）に示すように後方面分の辺を黒で描画することでシルエット画像を生成する。そして、凹凸稜線は次のようにして描画する。図５Ａ、図５Ｂに示すように、最初に辺と頂点、辺と面分の接続情報を作成し、次に辺に隣接している面分の２面角θを計算する（ステップＳＱ１）。そして２面角θを計算し（ステップＳＱ１）、２面角の閾値Ｔｈとθの関係で、

が成立するかを調べ（ステップＳＱ２）、成立した場合には黒で描画し（ステップＳＱ３）、成立しない場合は描画せず白いままにする（ステップＳＱ４）ことで特徴稜線画像を作成する。図６は特徴稜線画像生成の具体例を示す図である。図６では携帯電話のメッシュモデル１００Ｍからシルエット画像１００Ｓを介して特徴稜線画像１００Ｆを生成している。

描画時の投影方向は、デザイナーがラフスケッチを描く際に標準的に利用する、３面図、アイソメ図をもとに、１４方向の視点とした。図７はメッシュモデルに対する１４方向の視点を具体的に示している。また図８は、図７における視点１〜６の正投影の具体例を示し、図９は、図７における視点７〜１４の等角投影の具体例を示している。

検索処理部２１において、スケッチ製作段階２０でデザイナーが作成したデザインスケッチデータから影画像を生成する影画像生成部２３の影画像生成処理について説明する。図１０はデザインスケッチから影画像を生成する方法を示している。デザインスケッチ、ユーザによる外部指定、影画像生成といった手順でデザインスケッチに対する影画像を生成する。しかしながら、図１０（ａ）における符号１１１，１１２の部分のように、デザイナーの手描きによるデザインスケッチには線と線の間に隙間があるため、塗りつぶす必要があるところも外部として扱われてしまうことがある。そこで、図１０（ｂ）、図１０（ｃ）に示すように、線の太さを少しずつ太くしていくＣｌｏｓｉｎｇ処理を施すことで隙間を埋めて行き、正確な影画像を生成する。図１０の実施例は、２回目のＣｌｏｓｉｎｇ処理で望ましい影画像が生成できたことを示している。

次に、ＧＦＤ算出部５，２４の行うＧＦＤの計算手法について説明する。影画像の特徴量としてＧＦＤを採用した。図１１はＧＦＤ計算手順を示している。影画像をトリミングして不要な空間面積を極力小さくし（ステップＳＱ１１）、次に、そのトリミング画像を極座標（ｒ，θ）に変換して曲画像Ｉｐを得て（ステップＳＱ１２）、次に、方向の濃淡値（２値）を２変数関数として２次元フーリエ変換し（ステップＳＱ１３）、

そのフーリエ係数をＧＦＤ計算する（ステップＳＱ１４）。

トリミング後画像Ｉは

で求める。極画像Ｉｐは

で求める。ここで、

（Ｒは整数値）である。

極座標変換は数６式を用いる。

フーリエ変換は数７式

であり、ここで、

である。ＧＧＤ計算は数９式を用いる。

ここで、

である。

次に、ＬＢＰの計算手法について説明する。特徴稜線画像用特徴量として、Dengsheng Zhang et al.の論文「"Shape-based image retrieval using generic Fourier descriptor", Signal Processing: Image Communication 17, 2002, pp825-48」の記載されたＬＢＰを応用した特徴量を採用した。図１２はＬＢＰ算出部９，２２の実行するＬＢＰ計算処理のフローチャート、図１３は説明図である。ＬＢＰは、細線化済みの２値の線画像を対象とし、線画を構成する画素（線画素）間の相対的な位置関係を統計的に処理することにより、画像のエッジについて大きさ・位置・方向に関係なく形状情報のみを抽出したものであり、画像の前処理として２値化、細線化を行い（ステップＳＱ２１）、８方向領域内の特徴稜線画素をカウントし（ステップＳＱ２２）、全画素数Ｃで正規化し（ステップＳＱ２３）、頻度判定の閾値Ｔｈを入力して２値化して８ｂｉｔの２進数を求め（ステップＳＱ２４）、これを１０進数ｄｉに変換し、０〜２５５のｄｉそれぞれについて度数を求めることによってＬＢＰを作成する（ステップＳＱ２５）。ここで、８ｂｉｔの２進数は、

で表され、ｄｉは、

であり、ＬＢＰは、

で表される。

ＬＢＰの回転変換は、ビット列を１ビット左へローテートすると、半時計回り４５度回転した画像のＬＢＰを得ることができる。ＬＢＰの鏡像変換は、ビット列の並びを逆順にすれば、水平反転した画像のＬＢＰを得ることができる。

次に、ＧＦＤ、ＬＢＰによる類似検索について説明する。本実施の形態の検索処理部２１は、ＧＦＤ相違度計算部２５において、数１４式にてＧＦＤ ＤＢ６内の全３次元モデルのメッシュモデルデータに対するＧＦＤデータとＧＦＤ算出部２４で求めた入力ＧＦＤとのＧＦＤ相違度を計算する。

そして、類似モデル候補集合作成部３１で所定の閾値よりも相違度が小さい、すなわち類似度の高い３次元モデル群を抽出して類似モデル候補集合Ｒを作成する。次に、ＬＢＰ相違度計算部３２において、これらの類似モデル候補集合Ｒに含まれる３次元モデルそれぞれのＬＢＰをＬＢＰ ＤＢ１０から呼び出し、数１５式にて類似モデル候補集合Ｒ内の各３次元モデルのＬＢＰと入力ＬＢＰとのＬＢＰ相違度を計算する。

そして、類似メッシュモデル群Ｒと相違度Ｄ_ＬＢＰをデザインスケッチで表現されたモデルに対する３次元類似モデルの検索結果として出力する。図１４は検索結果を示す図である。図のように相違度と類似メッシュモデル群が表示される。

本実施の形態によれば、工業デザイナーが発想段階で必ず描く手描きラフスケッチの２次元グラフィックデータを入力とし、当該グラフィックデータからＬＢＰとＧＦＤを算出し、メッシュモデルＤＢ内に保存されている３次元ソリッドモデル群のそれぞれのＧＦＤとの相違度を求め、相違度が小さい３次元ソリッドモデル群についてはそれらのＬＢＰとの相違度を比較して類似度の高い３次元ソリッドモデル群を候補として抽出することで、手描きデザインスケッチで表現された３次元モデルに類似する３次元ソリッドモデル群のメッシュモデルデータを抽出することができる。

（第２の実施の形態）本発明の第２の実施の形態では、第１の実施の形態で求めた類似メッシュモデル群の検索結果の評価方法について述べる。検索結果の評価は、Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ−Ｒｅｃａｌｌグラフにて行う。グラフは、正解集合からどれだけもれなく検索できたかを評価するＲｅｃａｌｌ（再現率）式

をｘ軸、検索結果にどれだけ不正解が入っていないかを評価するＰｒｅｃｉｓｉｏｎ（適合率・精度）式

をｙ軸として、モデルの検索個数を変化させながらプロットすることで生成できる。点が右上にあるほど検索性能が高いといえる。本実施の形態の正解集合は、問い合わせスケッチが属するある意味上の集合（車、飛行機等）とした。ここで、Ａは正解集合、Ｒは類似検索で抽出された検索結果の集合を示している。本実施の形態によれば、第１の実施の形態で求めた検索結果の評価が正確にできる。

影画像の特徴量としてのＧＦＤの有効性を検証する。

（実施例１）
実施例として本発明の第１の実施の形態のＧＦＤを使用した。

（比較例１）
比較例１としてG. H. Grunlundの論文「"Fourier Pre processing for Hand Print Character Recognition", IEEE Trans. Comput. Vol. C-21 N.2, 15-201(1972)」に記載されたものを使用した。

以下、ＣＦＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）と呼ぶ。ＣＦＤはまず、輪郭線を複素平面上での閉曲線αと考え、α上の点列を表す複素関数をｕ（ｔ）と置き、数１８式

で定義する。ここでＮは輪郭線の総点数であり、全ての画像に対して共通のＮを設定する必要がある。次に、これを数１９式

にて離散複素フーリエ変換する。次にａ_ｎから数２０式

にてｂ_ｎを計算し、最終的に数２１式

から得られるＮ−１次元ベクトルＣＦＤを特徴量とする。

（比較例２）
比較例２として、Zhangらの論文「"Shape-based image retrieval using generic Fourier descriptor", Signal Processing: Image Communication 17, 2002, pp825-48」にて提唱されているフーリエ記述子を使用した。以下、ＦＤ（Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）と呼ぶ。ＦＤはｕ（ｔ）を画像の重心点（ｘｃ，ｙｃ）と閉曲線α上の点との距離を表す関数ｒ（ｔ）に置き換えたものである。ｒ（ｔ）は数２２式で表される。

各画像の特徴量同士のユークリッド距離が、それらの相違度である。これらの手法は、画像の平行移動、拡大・縮小、回転に影響を受けない。

以上の３つの特徴量をもとに、図１５のようなＰｒｅｃｉｓｉｏｎ−Ｒｅｃａｌｌグラフ作成した。その結果、ＧＦＤが最も識別能力が高いという結果となった。

図１６は本発明を用いた場合の検索結果を示す図である。図中の左上の画像が問い合わせスケッチで、数字は相違度である。この結果は影画像から導いたＧＦＤに基づき、｜Ｒ｜＝２０の要素からなる類似モデル候補集合を作成し、その候補集合の中で、特徴稜線画像から導いたＬＢＰを用いて並び替えを行ったものである。ＤＢ内のメッシュモデルは、「３ｄｓ」、「ｍａｘ」、「ｓｔｌ」、「ｐｌｙ」、「ｗｒｌ」の形式で、１６８個である。検索時間はＩｎｔｅｌ社製のＣＰＵであるＰｅｎｔｉｕｍ４、２．５ＧＨｚで、３秒以内で完了できた。

図１６において、３次元メッシュモデルＤＢ内に含まれる携帯電話のモデル２６個の内、１３個が上位２０位以内に現れており、ＧＦＤは類似モデル候補集合の作成に有効であるといえる。この時点で上位１０位に携帯は７個含まれていたが、ＬＢＰで並び替えた結果、９個が含まれるようになったことから、ＬＢＰによる並び替えの効果があったといえる。また、影画像の特徴量として、３種の特徴量を比較した結果、ＧＦＤが最も検索性能が高いことが確認できた。

本発明の第１の実施の形態の３次元モデルの類似検索装置のブロック図。 上記実施の形態における前処理部の前処理のフローチャート。 上記実施の形態における類似検索処理部の類似原作処理のフローチャート。 上記実施の形態においてメッシュモデルをシルエット画像に変換する過程の説明図。 上記実施の形態においてシルエット画像を特徴稜線画像に変換する過程の説明図。 上記シルエット画像を特徴稜線画像に変換する処理のフローチャート。 特徴稜線画像生成の具体例を示す説明図。 上記実施の形態におけるメッシュモデルに対する１４方向の視点の説明図。 図７における視点１〜６の正投影図の説明図。 図７における視点７〜１４の等角投影図の説明図。 上記実施の形態においてデザインスケッチから影画像を生成する処理についての説明図。 上記実施の形態におけるＧＦＤ算出手順のフローチャート。 上記実施の形態におけるＬＢＰ算出手順のフローチャート。 上記ＬＢＰ算出手順の説明図。 上記実施の形態による３次元モデルの類似検索結果の説明図。 本発明の実施例１のＧＦＤ、比較例１のＦＤ、比較例２のＣＦＤの３手法を用いたＰｒｅｃｉｓｉｏｎ−Ｒｅｃａｌｌグラフ。 本発明の実施例２の検索結果の説明図。

符号の説明

１ 前処理部
２ メッシュモデルＤＢ
３ 影画像生成部
４ 影画像ＤＢ
５ ＧＦＤ算出部
６ ＧＦＤ ＤＢ
７ 特徴稜線画像生成部
８ 特徴稜線画像ＤＢ
９ ＬＢＰ算出部
１０ ＬＢＰ ＤＢ
２０ スケッチ製作段階
２１ 検索処理部
２２ ＬＢＰ算出部
２３ 影画像生成部
２４ ＧＦＤ算出部
２５ ＧＦＤ相違度計算部
３１ 類似メッシュモデル候補集合作成部
３２ ＬＢＰ相違度計算部

Claims (4)

1. 多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータを保持するメッシュモデルデータベースと、
   前記メッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれの影画像を生成する影画像生成手段と、
   前記メッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれから特徴稜線画像を生成する特徴稜線画像生成手段と、
   前記影画像それぞれのＧＦＤを算出するＧＦＤ算出手段と、
   前記生成した特徴量線画像それぞれのＬＢＰを算出するＬＢＰ算出手段と、
   前記ＧＦＤそれぞれを、原３次元モデルそれぞれと対応付けて保持するＧＦＤデータベースと、
   前記ＬＢＰそれぞれを、原３次元モデルそれぞれと対応付けて保持するＬＢＰデータベースとを備えた３次元モデル類似検索のための前処理装置。
2. 多種類の３次元モデルそれぞれのメッシュモデルデータを生成する処理と、
   前記多種類の３次元モデルそれぞれのメッシュモデルデータをメッシュモデルデータベースに保存する処理と、
   前記メッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれの影画像を生成する処理と、
   前記影画像それぞれのＧＦＤを算出する処理と、
   前記ＧＦＤそれぞれを、原３次元モデルそれぞれと対応付けてＧＦＤデータベースに保存する処理と、
   前記メッシュモデルデータベース内の多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれから特徴稜線画像を生成する処理と、
   前記特徴量線画像それぞれのＬＢＰを算出する処理と、
   前記ＬＢＰそれぞれを、原３次元モデルそれぞれと対応付けてＬＢＰデータベースに保存する処理とを有する３次元モデル類似検索のための前処理方法。
3. 多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＧＦＤを、原３次元モデルと対応付けて保持するＧＦＤデータベースと、
   前記多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＬＢＰを、前記原３次元モデルと対応付けて保持するＬＢＰデータベースと、
   グラフィックスソフトウェアにて作成されたデザインスケッチデータからＬＢＰを算出するＬＢＰ算出手段と、
   前記デザインスケッチデータから影画像を生成する影画像生成手段と、
   前記デザインスケッチデータから生成した影画像からＧＦＤを算出するＧＦＤ算出手段と、
   前記デザインスケッチデータのＧＦＤと、前記ＧＦＤデータベースに保存されている多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＧＦＤとの類似度を演算するＧＤＦ類似度演算手段と、
   前記ＧＦＤ類似度演算手段が求めたＧＦＤの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを類似モデル候補集合として抽出する類似モデル候補集合作成手段と、
   前記類似モデル候補集合に含まれる類似度の高い３次元モデルそれぞれについて、前記ＬＢＰデータベースに保存されている該当する３次元モデルのＬＢＰそれぞれと、前記デザインスケッチデータのＬＢＰとの類似度を演算するＬＢＰ類似度演算手段と、
   前記ＬＢＰ類似度演算手段が求めたＬＢＰの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを最終類似モデル候補集合として抽出する最終類似モデル候補集合作成手段とを備えたことを特徴とする３次元モデルの類似検索装置。
4. グラフィックスソフトウェアにて作成されたデザインスケッチデータからＬＢＰを算出する処理と、
   前記デザインスケッチデータから影画像を生成する処理と、
   前記デザインスケッチデータから生成した影画像からＧＦＤを算出する処理と、
   前記デザインスケッチデータのＧＦＤと、ＧＦＤデータベースに保存されている多種類の３次元モデルのメッシュモデルデータそれぞれのＧＦＤとの類似度を演算する処理と、
   前記ＧＦＤの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを類似モデル候補集合として抽出する処理と、
   前記類似モデル候補集合に含まれる類似度の高い３次元モデルそれぞれについて、前記ＬＢＰデータベースに保存されている該当する３次元モデルのＬＢＰそれぞれと、前記前記デザインスケッチデータのＬＢＰとの類似度を演算する処理と、
   前記ＬＢＰの類似度に基づき、類似度の高い３次元モデルを最終類似モデル候補集合として抽出する処理とを有する３次元モデルの類似検索方法。
   
   

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