基于内容的3D模型检索概述

探讨和分析了基于内容的三维模型检索技术,并对一些典型的特征提取方法作了分析和比较,最后提出现有三维模型检索中存在的问题以及未来的发展方向.     

三维模型检索中的特征提取方法

三维模型检索的关键问题是如何有效地提取三维模型的特征。本文在查阅了国内外大量有关三维模型检索文献的基础上,对三维模型的特征提取方法进行了研究,总结了当前存在的特征提取算法,并对其进行了分析与比较。     

基于多视图和显著性分割的古生物三维模型检索

使用古生物化石图像检索古生物三维模型是一种建立和管理古生物三维数据库的有效方式，而直接以化石图像或复原图像检索古生物三维模型精确度较低。针对此问题，该文提出一种基于多视图和显著性图分割模型相结合的古生物三维模型检索方法。首先，在三维模型投影的基础上，对投影图像和检索图像使用显著性分割网络进行主体分割得到主体特征，然后，利用主体特征进行匹配得到相似投影图像对应的三维模型。在自建的古生物数据集上进行验证，该文所提方法最近邻准确度为0.845,F值为0.782,折损累计增益为0.856,各类别平均准确率为0.754。该方法可以有效地适应古生物数据集，并且准确率相对较好，能够辅助古生物三维模型的检索。     

基于先验知识的三维模型特征选择算法

基于内容的三维模型检索被广泛运用于许多研究领域.为了弥补特征提取算法描述模型特征的不足,提高三维模型的检索效果,该文提出了一种基于先验知识的三维模型特征向量动态选择算法.该算法利用查询模型计算各种特征向量的先验知识,然后动态地选择描述能力较强的特征向量计算模型之间的相似度距离.实验采用标准的模型库Princeton shape benchmark(PSB)和多种公认的评价方法,结果显示该算法提高了三维模型的检索效果,优于现有的2种流行的三维模型特征选择算法.     

多特征混合的流形排序及其在三维模型草图检索中的应用

为了解决现有基于流形排序的三维模型的草图检索方法特征提取过程中特征描述不准确,且需要对检索草图进行人工标注的问题,本文提出了一种基于改进特征描述符和深度学习的方法用于三维模型草图检索。该方法首先综合考虑了整体形状及局部细节对检索性能的影响,提出用于描述草图和三维模型投影视图的多特征视觉描述符。然后利用深度学习的方法实现草图语义标注。最后在包含7200幅草图和1258个三维模型的公开数据集上进行了实验验证。结果表明：本文方法不仅降低了人为标注所带来的干扰,而且显著提高了三维模型检索的准确率。研究结果将为三维影视动画的自动化检索及编辑重用等相关应用提供设计思路与技术支撑。     

特征间互补性结合使用的3D模型检索技术

三维（3D）模型检索是多媒体信息检索的热点研究问题之一。针对基于单一形状特征的3D模型检索存在的不足，提出了结合多种形状特征进行模型检索的方法。把模型的面积分布和纬度方向平均半径2种特征被应用于模型检索。实验结果表明，由于不同形状特征的互补性，采用多种形状特征可以得到更好的检索准确率。     

基于分割理论的三维模型检索算法

提出了基于分割理论的三维模型检索算法,在利用分割算法获取模型部件集合的基础上,提取表征模型部件全局分布和表征模型局部形状的两类特征,并综合计算不同模型间的相似性,从而获得模型间总的相似程度.实验结果表明该检索算法能够获得更精确的检索效果.     

基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法

为提高三维模型的检索效率, 针对三维模型特征提取方法进行了研究, 在多线性主成分分析(MPCA:Multi-Linear Principal Component Analysis)的基础上, 提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA: Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法, 并将其应用于三维模型特征提取中。 该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像, 然后从多方向上通过张量进行特征提取, 最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。 对 Princeton Shape Benchmark 的实验表明, 该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7%, 比传统的 MPCA 特征提取方法的平均检索效率提高 3%。     

特征间互补性结合使用的3D模型检索技术

三维（3D）模型检索是多媒体信息检索的热点研究问题之一。针对基于单一形状特征的3D模型检索存在 的不足，提出了结合多种形状特征进行模型检索的方法。把模型的面积分布和纬度方向平均半径2种特征被应用 于模型检索。实验结果表明，由于不同形状特征的互补性，采用多种形状特征可以得到更好的检索准确率。     

基于语义邻域的数据降维方法在三维模型检索中的应用

为提高三维模型的识别速度以及检索准确率,提出一种基于语义邻域的数据降维方法.通过基于内容的三维模型检索过程中的相关反馈记录,构造一个三维模型的语义邻接图,采用其中任意两点的最短路径长度来近似代替两点在流形空间上的测地距离,再通过多维尺度分析(MDS)算法来构造数据点在低维欧氏空间中的内在表示.对Princeton ShapeBenchmark的实验表明,该方法在数据的低维嵌入中保留了数据之间的语义关系,在三维模型检索中取得了更好的检索效果.     

基于多视角图与卷积神经网络的三维模型检索算法

随着虚拟现实等领域的迅猛发展,三维模型数量急速增长.针对目前三维模型检索算法存在适用范围小、可拓展性弱、依赖人工干预等不足,提出一种基于多视角图与卷积神经网络的三维模型检索算法.首先,采用多视角图降维描述三维模型,使检索源规整统一;然后,通过卷积神经网络提取视角图高维特征,组成单一的特征描述符集合进行检索;最后,提出一种基于图像熵的多特征组合策略,根据视角图的灰度分布赋予其不同的特征置信度,进一步提高检索精度.经验证,算法最高可达到平均93%的检索精度.为满足快速检索需求,控制检索时间为0. 8 s,检索精度高于80%,可有效应用于实际检索系统构建.     

结合XML技术的三维模型检索方法

文章提出了一种利用XML描述三维模型的基于内容的检索,详细说明了用XML描述的三维模型和各向异性预处理;在基于形状的特征提取上提出了一种改善检索精度的算法,该算法根据模型上任意3点组成的三角形与模型是否有交点,将采样的三角形分成2类,分别构建形状分布直方图,并将提取的特征值写入XML文档,省去了每次检索都要对模型库进行特征提取,整个算法提高了检索的速度与精度。     

一种新的用于三维检索的快速邻域搜索方法

在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值;之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中,查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序;最后在每个聚类里面进行检索,与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果.在该方法中,将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引.实验结果表明,该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度.     

三维激光扫描仪在变电站三维模型构建中的应用

随着科学技术的发展，测绘技术越来越先进，测绘速度也越来越快，变电站对于构建三维模型的需求得到了完美地满足，该文介绍了三维激光扫描仪的扫描原理，以及三维激光扫描仪在变电站三维模型构建中的应用。     

一种自适应多阈值多层次三维模型检索的研究

针对集成多种形状特征、不同的相似度测量用于三维模型检索,提出自适应双阈值的多层次三维模型检索结构.然后将法向量分布直方图和3D Zernike矩两种特征应用于自适应双阈值的三维检索.对一个标准三维模型测试数据库的检索实验表明,采用双阈值多层次检索结构比单特征的检索准确率要高,并且这种非线性组合与固定平均权重和规则的混合特征相比,在提高检索准确率的同时,也能保证检索效率.     

基于法线夹角与面积分布的三维CAD模型检索

三维CAD检索技术对产品设计、重用具有促进作用.经典的三维模型检索算法——形状分布算法SD,适用于全局特征相似的模型检索,但对于全局相似但局部差异明显的模型则无法有效检索.针对这一问题,本文首先提取SD特征,并利用基于法线夹角与面积分布的特征提取技术来对模型局部特征进行描述,随后通过构造特征矩阵来融合提取到的法线夹角与面积分布两类特征,最后将SD特征与法线夹角与面积分布特征进行组合,形成新的特征并应用于检索.实验结果验证了该方法的有效性.     

融合装配信息的三维装配模型检索方法

针对现有三维装配模型检索方法存在语义不符、准确性低、检索效率低等问题,提出一种融合装配信息的三维装配模型检索方法.首先,进行装配信息检索,利用符号化的编码表示装配信息,查找零件的编码以找出符合装配设计意图的三维模型.然后,利用装配零件之间存在的共轭关系,将装配零件的几何检索转化为查找符合共轭子图的属性邻接图,通过零件的属性邻接图进行模型检索.最后,利用频繁子图挖掘方法,提取出满足共轭子图的属性邻接图,用作模型的重用.实验结果表明:该方法能够较好地实现三维装配模型的检索,可以有效地支持面向装配零件的模型重用.     

基于形状的3D模型快速检索算法

在三维模型大量出现的推动下,三维模型检索技术已在国内外取得了长足发展,并受到越来越多的研究人员的关注。本文主要研究讨论空域空间检索技术中的形状直方图算法,对原有形状直方图方法提出进一步改进。其基本算法是:先对模型进行一定的预处理和网格划分后,采用组合模式对模型进行切分,在构成形状直方图时,利用随机函数对特征量选择提取,并以面积比例作为其特征量。     

基于自动反关节形变的非刚性三维形状检索方法

提出一种新的基于“自动反关节形变”的非刚性三维形状检索方法。首先, 提取三维模型的形状特征点, 用来进行刚性区域划分及局部骨架提取; 然后, 结合网格编辑技术, 自动地消除非刚性模型上的关节形变, 估计形变前的近似刚性三维形状作为标准形; 最后, 从标准形上构造形状特征描述, 并计算“推土机距离”衡量非刚性模型之间的内蕴相似性。该算法减少了标准形上的几何扭曲, 并显著降低了计算代价。实验结果显示了该方法对非刚性三维形状检索的效果提升。     

三维地理场景下基于地质特征的数字露头空间检索方法

数字露头技术已成功应用于地质研究,海量的地质露头模型与资料管理成为了技术难题。传统的信息管理方式,如文件夹管理、信息系统管理等,都无法直接获取露头的空间位置,也无法从空间位置直接检索到露头。针对这个问题,运用SuperMap灵活的空间检索功能,提出了一种在三维地理场景下基于地质特征的数字露头空间检索方法,将野外勘测获得的照片、扫描所建立的三维模型、文字信息记录、位置等多种类型的资料纳入到空间数据库中,结合数字高程模型和遥感影像搭建三维地理场景来模拟现实地形地貌,实现从空间定位、地层地质、构造地质、岩相古地理、含油气盆地、岩性等空间与属性综合的露头信息检索管理。并运用SuperMap iObjects.NET 10i和C#.NET技术,在三维地理场景下实现基于地质特征的数字露头空间检索方法,搭建数字露头空间检索引擎平台,且对比传统信息管理方式,综合评价其更占优。