一种改进的正视图三维模型特征提取算法

随着多媒体与网络技术的迅速发展,大量的三维模型产生并被广泛使用,导致三维模型查询成为紧迫的研究内容。其中基于内容的三维模型特征提取是一个重要的研究课题。文章在研究现有三维模型特征提取算法的基础上,提出了一种改进的正视图特征提取算法,通过提取正视图的灰度统计量平均值、均方差和三阶矩为特征,提高了算法的精确度。实验表明,算法在获得较好查准率与查全率的同时,降低了算法的运行时间。     

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。     

基于形状加权的三维模型特征提取算法

提出了一种基于形状加权的三维模型特征提取算法,同时考虑采样点与中心点间的距离,以及采样点所在三角面片面积大小,构建直方图获取特征描述符.该算法能够充分利用模型表面信息,提取步骤简单,时间消耗少.实验证明,利用本文算法得到的特征描述符进行检索,查全率和查准率都有明显提高.     

三维模型检索技术综述

本文介绍了当前三维模型检索技术的研究现状，综述了三维模型检索技术，简要介绍了三维模型检索界面和三维模型检索系统，并对该技术领域的未来发展进行了展望。     

改进的GPU-SIFT特征提取与匹配算法

针对SIFT算法得到的特征点数目太大、算法复杂耗时的问题,提出一种改进的SIFT特征提取与匹配算法并在GPU上进行了加速处理。通过分析算法的并行性,充分利用GPU多线程和存储器的优势对SIFT算法进行优化。在关键点精确定位过程中增加了第二次筛选,有效减少了特征点数量。发挥圆形具有旋转不变的优势,减少了算法的步骤同时描述符降到了64维。实验结果表明,该算法在保证匹配准确度的同时速度随图像复杂度的增强而提升,处理1600×1200图像时加速比可达2.3倍,提高了算法在实际应用中的实时性。     

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.     

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.     

基于一种听觉模型的特征提取及语音识别

该文分析了人耳耳蜗及中枢听觉神经对声信号处理的机理，主要包括耳蜗对声信号的频率分析、柯蒂氏器官毛细胞的从振动机械能到电化学能的转换，听神侧抑制神经网络和增益调整四个层次，建立各个层次上听觉的数学模型。     

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。     

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.     

优化特征检测的三维重建算法

提出一种自适应优化特征点检测的三维重建方法.该优化方法以Harris算子作为基础,将Harris算子的响应矩阵分块处理,分块选取响应值.通过比较块中最大响应值与全局响应均值的大小,分情况选择特征点.解决了Harris算子的阈值设置问题,减少了特征点的集群现象,改善了重建结果容易出现空洞的问题,也间接提高了重建速度.实验结果验证了该方法的有效性.     

一种改进的主成分分析特征抽取算法:YJ-MICPCA

针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过YeoJohnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布,并将PCA中计算协方差矩阵转化为计算MIC矩阵的平方,使其也能处理特征间存在的非线性关系。以UCI机器学习数据库中的11个数据集为实验对象,采用支持向量机、朴素贝叶斯模型、k近邻算法这3种分类器,比较了YJ-MICPCA与PCA及其他常用非线性降维方法LLE、Isomap、MSD、KPCA的降维效果和分类精度,结果表明YJ-MICPCA总体上优于其他几种算法。     

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。     

三维模型轴向体积分布特征提取及比较算法

在分析网格数据结构的基础上,提出一种提取任意三维网格模型体积分布特征的算法.该算法首先应用主元分析法确定模型的主轴方向,再以一组等距的平行平面从三个坐标轴方向对模型进行剖分处理,通过计算截面面积求得模型沿三个主轴方向的体积分布特征.模型在三个坐标轴向上的体积分布描述了模型的几何特征,通过体积分布特征数据得到不同模型间的相似性度量.实验表明,该算法程序运行稳定、快速,可用于提取具有任意几何和拓扑复杂性的各类网格模型的体积分布特征.     

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。     

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。     

基于自组织特征映射区域分割的三维几何模型简化算法

为满足模型简化后保留细节特征的需要,引入自组织特征映射(SOFM)神经网络,提出一种基于区域分割的三维几何模型简化算法:将三维几何模型划分成具有不同特征的区域,在此基础上进行多区域并行简化,利用顶点微调法对简化后的模型进行局部特征修正.结果表明,该方法可在提高模型简化速度的同时,有效保留模型的细节特征,显著改善模型因简化而产生的形变.     

Content-based similarity for 3D model retrieval and classification

With the rapid development of 3D digital shape information, content-based 3D model retrieval and classification has become an important research area. This paper presents a novel 3D model retrieval and classification algorithm. For feature representation, a method combining a distance histogram and moment invariants is proposed to improve the retrieval performance. The major advantage of using a distance histogram is its invariance to the transforms of scaling, translation and rotation. Based on the premise that two similar objects should have high mutual information, the querying of 3D data should convey a great deal of information on the shape of the two objects, and so we propose a mutual information distance measurement to perform the similarity comparison of 3D objects. The proposed algorithm is tested with a 3D model retrieval and classification prototype, and the experimental evaluation demonstrates satisfactory retrieval results and classification accuracy.