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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-03-21 14:10 LSTMとCNNを用いたボクセル表現に基づく三次元形状類似検索手法の提案 ○宮城 諒・青野雅樹（豊橋技科大）  BioX2016-67 PRMU2016-230 |
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| 抄録 | （和） | 近年，3DスキャナやVRヘッドセット等の普及と共に，3Dコンテンツに対する認識，検索の要求が高まっている．さらに，深層学習を三次元物体に応用することで，形状分類や形状検索などの研究が盛んに行われている．本研究では，ベンチマークの三次元データをもとに，これをバイナリボクセルで表現し，深層学習を用いた新たな検索手法を提案する．具体的には，ボクセルスライス面の二次元的形状特徴を表現するためにConvolutional Neural Network（CNN）を用い，ボクセルの奥行きにおける形状の繋がりから特徴を表現するためにLong Short-Term Memory（LSTM）[1]を用いた．実験の結果，3DCNNを利用したベースライン手法と比べて，分類・検索評価と共に向上が見られたので報告する． |
| （英） | In recent years, with the spread of 3D scanners, VR headsets, etc., there is an increasing demand for recognition and retrieval for 3D contents. Furthermore, by applying deep learning to 3-dimensional objects, research on shape classification, shape search and the like are actively conducted. In this paper, we represent our model with binary voxels and propose a new method for searching similar 3D shape models using deep learning. Specifically, we employ a Convolutional Neural Network (CNN) to represent a 2D slice extracting from 3D binary voxels, and a Long Short-Term Memory (LSTM) to represent 2D slices as time-series connected features showing a given 3D shape. As a result of the experiment, we could improve the performance of our method against a baseline method which is based on 3DCNN. | |
| キーワード | （和） | Deep Learning / 3D / LSTM / CNN / 形状類似検索 / バイナリボクセル / / |
| （英） | Deep Learning / 3D / LSTM / CNN / Shape Retrieval / Binary Voxel / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 528, PRMU2016-230, pp. 203-208, 2017年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2016-230 | |
| 発行日 | 2017-03-13 (BioX, PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | BioX2016-67 PRMU2016-230 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU BioX |
| 開催期間 | 2017-03-20 - 2017-03-21 |
| 開催地（和） | 名城大 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 安心安全と社会 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-03-PRMU-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LSTMとCNNを用いたボクセル表現に基づく三次元形状類似検索手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Three-dimensional shape retrieval based in voxel representation using LSTM and CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Deep Learning / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 3D / 3D |
| キーワード(3)（和/英） | LSTM / LSTM |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | 形状類似検索 / Shape Retrieval |
| キーワード(6)（和/英） | バイナリボクセル / Binary Voxel |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮城 諒 / Ryo Miyagi / ミヤギ リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-03-21 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | BioX2016-67, PRMU2016-230 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.527(BioX), no.528(PRMU) |
| ページ範囲 | pp.203-208 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-03-13 (BioX, PRMU) |
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