本研究では，画像類似度に基づいて実際の植物と類似する3D植物モデルを生成する手法を提案する。まず、部品ごとに3Dモデルを生成する。そして、三つの座標で指定される法線ベクトルが一致するように部位を結合させることで、内部構造も再現されている3D植物モデルを構築できる。続いて，茎を回転軸として側面から撮影された3D植物モデルの画像から画像認識モデルを用いて特徴ベクトルを取得する。最終的に，実際の植物の画像に関する特徴ベクトルとのcos類似度に基づいて最適な組み合わせを探索する。提案法では、特異値分解による次元削減とk近傍法によるクラスタリングを用いて効率的に組み合わせを検索する手法を検討する。