3D 콘텐츠 검색

3D Content Retrieval

3D 콘텐츠 검색 시스템은 3차원 디지털 콘텐츠를 탐색, 검색 및 검색하는 컴퓨터 시스템입니다(예:대규모 디지털 이미지 데이터베이스에서 컴퓨터 지원 설계, 분자 생물학 모델, 문화 유산 3D 장면 등).가장 독창적인 3D 콘텐츠 검색 방법은 설명 텍스트를 콘텐츠 파일 이름, 링크 텍스트, 웹 페이지 제목과 같은 3D 콘텐츠 파일에 추가하여 텍스트 검색을 통해 관련 3D 콘텐츠를 찾을 수 있도록 하는 방법을 사용합니다.3D 파일에 수동으로 주석을 다는 비효율성 때문에, 연구원들은 주석 프로세스를 자동화하고 3D 컨텐츠에 대한 텍스트 설명을 만들기 위한 통일된 표준을 제공하는 방법을 조사했습니다.또한, 3D 컨텐츠의 증가로 인해 3D 정보를 검색할 수 있는 더욱 발전된 방법이 요구되고 영감을 얻었습니다.이에 따라 3D 콘텐츠 검색을 위한 형상 매칭 방법이 인기를 끌고 있습니다.모양 일치 검색은 3D 모델 간의 유사성을 비교하고 대조하는 기술을 기반으로 합니다.

3D 검색 방법

개요 설명(스켈레톤 등)을 도출하여 일치하는 결과를 찾습니다.

이 방법은 스켈레톤을 사용하여 3D 모델을 기술합니다.스켈레톤은 지오메트릭 및 위상 정보를 골격 그래프의 형태로 인코딩하고 그래프 매칭 기술을 사용하여 [1]골격을 일치시키고 비교합니다.그러나 이 방법에는 2-매니폴드 입력 모델이 필요하며 노이즈와 세부 사항에 매우 민감합니다.기존 3D 모델의 대부분은 시각화를 목적으로 작성되지만 스켈레톤 방법에 대한 입력 품질 표준은 없습니다.스켈레톤 3D 검색 방법은 널리 사용되려면 더 많은 시간과 노력이 필요합니다.

통계를 기반으로 피쳐 벡터 계산

입력 소스에 고품질 표준이 필요한 스켈레톤 모델링과 달리 통계 방법은 입력 소스의 유효성에 제한을 두지 않습니다.형상 히스토그램, 원형 및 편심 등의 글로벌 지오메틱 특성으로 구성된 특징 벡터 및 구면 함수의 주파수 분해를 사용하여 생성된 특징 벡터는 통계적 방법을 사용하여 3D [2]정보를 기술하는 일반적인 예입니다.

이차원 투영법

일부 접근 방식은 3D 모델의 2D 투영을 사용합니다. 두 물체가 3D에서 유사할 경우 여러 방향으로 유사한 2D 투영을 가져야 한다는 가정으로 정당화됩니다.프로토타입[3] 뷰와 조명 필드 설명은[4] 2D 투영 방법의 좋은 예입니다.

3D 엔지니어링 검색 시스템

퍼듀 대학의 정보 연구 및 교육 센터의 카틱 라마니 교수가 이끄는 연구원들은 3D 엔지니어링 서치 시스템 (3DESS)이라고 불리는 3D 검색 엔진을 만들었습니다.이것은 컴퓨터로 생성된 엔지니어링 부품을 찾도록 설계되어 있습니다.

이 검색엔진의 메커니즘은 쿼리 도면을 복셀로 변환할 수 있는 알고리즘에서 시작하여 솎아내기라는 다른 알고리즘을 사용하여 복셀에서 가장 중요한 형상 정보를 추출하여 객체의 윤곽과 토폴로지의 골격을 형성하는 것이다.그런 다음 3DESS는 루프, 에지 및 노드라는 세 가지 일반적인 토폴로지 구조를 사용하여 골격을 렌더링하는 골격 그래프를 개발합니다.처리된 공통 구성 그래프는 개체를 나타내기 위해 데이터 양을 줄일 수 있으며,[5] 데이터베이스에 설명을 저장 및 인덱싱하는 것이 더 쉽습니다.

주임 교수에 따르면, 3DESS는 또한 부피, 표면적 등과 같은 특징 벡터를 사용하여 물체를 묘사할 수 있다.시스템은 특징 벡터 또는 골격 그래프를 데이터베이스에 저장된 데이터와 비교하여 쿼리를 처리합니다.시스템이 쿼리에 응답하여 모델을 검색할 때 사용자는 원하는 개체와 더 유사한 개체를 선택하고 피드백을 남길 수 있습니다.

과제들

3D 형상 기반 유사성 쿼리와 관련된 과제

스켈레톤 모델링 3D 검색 방법에서는 3D 형상 설명자를 인덱싱하는 효율적인 방법을 찾는 것이 매우 어렵습니다. 왜냐하면 3D 형상 인덱싱은 매우 엄격한 기준을 가지고 있기 때문입니다.3D 모델은 계산 속도가 빠르고, 저장 속도가 정확하며, 인덱싱이 용이해야 하며, 유사성 변환 시 불변하며, 노이즈와 작은 추가 특징에 민감하지 않아야 하며, 임의 위상 퇴화에 강하고, 여러 척도에서 형상 차이를 구별해야 합니다.

멀티모달 지원 과제를 안고 있는 3D 검색 및 검색

3D 검색 입력 소스 요건에 대해 잘 모르는 초보자도 쉽게 3D 검색 인터페이스를 이용하기 위해서는 다양한 유형의 입력 소스를 취합하여 강력한 쿼리 결과를 제공할 수 있는 멀티모달 검색 시스템이 필요합니다.지금까지 제안된 접근법은 몇 가지뿐입니다.펑크하우저 등지에서(2003)[6] 제안된 "Princeton 3D 검색 엔진"은 2D 스케치, 3D 스케치, 3D 모델 및 텍스트를 쿼리로 지원합니다.첸 등.(2003년)[7] 그는 2D 스케치를 하고 3D 객체를 검색하는 3D 검색 시스템을 설계했습니다.최근 앤서리 등(2007)[8]는 2D 사진 이미지, 스케치 및 3D 모델을 사용한 3D 검색 프레임워크를 제안했습니다.

레퍼런스

  1. ^ Sundar, H., Silver, D., Gagvani, N., Dickinson, S., 스켈레톤 기반 형상 일치 및 검색, In: Pro.SMI, 서울, 한국 (2003)
  2. ^ Min, P., Kazhdan, M., Funkhouser, T. 온라인 3D 모델 검색용 텍스트 및 모양 일치 비교디지털 라이브러리를 위한 연구와 첨단 기술, 2004, Vol.332, 페이지 209-220
  3. ^ Cyr, C.M., Kimia, B.B., 형상 유사성 기반 애스펙트 그래프를 이용한 3D 객체 인식 In: Proc.ICCV, IEEE(2001)
  4. ^ Chen, D.Y., Oouhyoung, M., Tian, X.P., Shen, Y.T., Oouhyoung, M., 시각적 유사성 기반 3D 모델 검색, In: Pro.스페인 그라나다, 유로그래픽스(2003)
  5. ^ Ortis, S., 3D 검색이 구체화되기 시작합니다, Computer, 2004, Vol.37(8), 페이지 24-26
  6. ^ Funkhouser, T., Min, P., Kazhdan, M., Chen, J., Halderman, A., Dobkin, D. 및 Jacobs, D. (2003)3D 모델 검색 엔진입니다.그래픽스상의 ACM 트랜잭션, 22 (1) , 83 ~105
  7. ^ Chen, D.Y., Oouhyoung, M., Tian, X.P., Shen, Y.T., Oouhyoung, M., 시각적 유사성 기반 3D 모델 검색, In: Pro.스페인 그라나다, 유로그래픽스(2003)
  8. ^ Filali Ansary, T., Daoudi, M. 및 Vandeborre, J.-P. (2007)적응형 뷰 클러스터링을 사용하는 베이지안 3D 검색 엔진입니다.IEEE Transactions on Multimedia, 9(1), 78–88.