Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Indexing Scheme and Descriptor for 3D Object Retrieval Based on Local Shape Querying

論文の概要: An Indexing Scheme and Descriptor for 3D Object Retrieval Based on Local Shape Querying

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02916v1
Date: Fri, 7 Aug 2020 00:46:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-02 01:31:33.686370
Title: An Indexing Scheme and Descriptor for 3D Object Retrieval Based on Local Shape Querying
Title（参考訳）: 局所形状問合せに基づく3次元オブジェクト検索のためのインデクシングと記述子
Authors: Bart Iver van Blokland and Theoharis Theoharis
Abstract要約: 局所形状問合せのためのハミング木と呼ばれるハミング距離に基づくバイナリ記述子インデックス方式を提案する。 Quick Intersection Count Change Image (QUICCI)と呼ばれる新しいバイナリクラッタ耐性ディスクリプタも導入された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580193
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A binary descriptor indexing scheme based on Hamming distance called the Hamming tree for local shape queries is presented. A new binary clutter resistant descriptor named Quick Intersection Count Change Image (QUICCI) is also introduced. This local shape descriptor is extremely small and fast to compare. Additionally, a novel distance function called Weighted Hamming applicable to QUICCI images is proposed for retrieval applications. The effectiveness of the indexing scheme and QUICCI is demonstrated on 828 million QUICCI images derived from the SHREC2017 dataset, while the clutter resistance of QUICCI is shown using the clutterbox experiment.
Abstract（参考訳）: 局所形状問合せのためのハミング木と呼ばれるハミング距離に基づくバイナリ記述子インデックス方式を提案する。 Quick Intersection Count Change Image (QUICCI)と呼ばれる新しいバイナリクラッタ耐性ディスクリプタも導入された。この局所的な形状記述子は極めて小さく、比較が早い。さらに,QUICCI画像に適用可能なWeighted Hammingと呼ばれる新しい距離関数を提案する。 SHREC2017データセットから得られた8億8800万のQUICCI画像に対して、インデックス化方式とQUICCIの有効性を実証し、また、QUICCIのクラッタ抵抗をクラッタボックス実験を用いて示す。

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