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三维模型检索和逼真显示功能在可视媒体平台的实现

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三维模型检索和逼真显示功能在可视媒体平台的实现

第18届全国多媒体学术会议（NCMT2009）、第5届全国人机交互学术会议（CHCI2009）、第5届全国普适计算学术会议（PCC2009）

作者：申伟苗振江万丽莉北京交通大学信息科学研究所

图像,视频以及数字几何被统称为可视媒体。介于可视媒体技术在生活中的广泛应用,我们整合多种相关功能建立了一个可视媒体平台。本次课题的任务就是基于OSG技术在此可视媒体平台上实现三维模型检索功能和逼真显示功能。文中着重讨论了... 详细信息

图像,视频以及数字几何被统称为可视媒体。介于可视媒体技术在生活中的广泛应用,我们整合多种相关功能建立了一个可视媒体平台。本次课题的任务就是基于OSG技术在此可视媒体平台上实现三维模型检索功能和逼真显示功能。文中着重讨论了形状分布算法,实现了具有较快检索速度和较高检索精度的三维模型检索功能,并将检索出的三维模型导入到平台场景中。此外,为提高场景真实感,本文还为平台添加了逼真显示功能,并将其与之前检索出的模型应用在同一个场景中,完善了平台的综合效果。

关键词：可视媒体平台三维模型检索形状分布逼真显示 OSG

来源： cnki会议评论

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基于自适应视距投影和类词典的三维模型检索

计算机工程与设计 2016年第10期37卷 2744-2749页

作者：刘志文王耀侦庞枫骞李衡北京理工大学信息与电子学院北京100081

基于视图的三维模型检索中,为使投影后图像更多地保留模型的空间几何特征,充分利用模型库中的类标签信息,提出一种结合自适应视距投影和类词典的三维模型检索方法。从多个角度对三维模型进行自适应视距正交投影,得到多幅包含深度信息的... 详细信息

基于视图的三维模型检索中,为使投影后图像更多地保留模型的空间几何特征,充分利用模型库中的类标签信息,提出一种结合自适应视距投影和类词典的三维模型检索方法。从多个角度对三维模型进行自适应视距正交投影,得到多幅包含深度信息的二维灰度图像;将监督引入到针对三维模型检索的视觉词袋框架中,构建出类词典;通过特征编码、计算模型之间的相似度实现检索。实验结果表明,该算法能够更好地描述三维模型的形状,提高了检索的准确率。

关键词：三维模型检索自适应视距投影视觉词袋框架最大后验概率估计类词典

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基于混合相关反馈的三维模型检索

计算机仿真 2010年第6期27卷 283-285,324页

作者：郑燕玲江门职业技术学院广东江门529000

针对目前三维模型检索的检索精度低的缺点,为了进一步提高三维模型检索效率,提出一种结合Adaboost和SVM混合相关反馈的三维模型检索算法。算法先采用基于视觉面距离的算法提取三维模型特征向量,然后根据样本空间以支持向量机(SVM)为分类... 详细信息

针对目前三维模型检索的检索精度低的缺点,为了进一步提高三维模型检索效率,提出一种结合Adaboost和SVM混合相关反馈的三维模型检索算法。算法先采用基于视觉面距离的算法提取三维模型特征向量,然后根据样本空间以支持向量机(SVM)为分类器,通过Adaboost算法对特征进行降维并把分量分类器组合成总体分类器,最后对分类器进行加权投票,动态调整特征的权重值来优化查询,逐步定位用户所期望检索的模型。使用普林斯顿大学提供三维模型数据库组成的模型库进行实验,结果表明,算法可有效地检索出更多的相关模型,并且在有限训练次数情况下具有较高的三维模型检索效率与性能。

关键词：三维模型检索语义差异相关反馈分类器

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针对三维模型检索中D2形状分布算法的改进

煤炭技术 2013年第7期32卷 150-152页

作者：赵鹏飞河北外国语职业学院河北秦皇岛066311

如何减少检索时间和提高检索效率是三维模型检索中的2个关键问题。针对Osada等的D2形状分布算法对外形相似而细节不同的模型区分度不高的问题,通过对三维模型任意2个三角面片重心之间距离的计算,得到模型重心与这2个三角面片的重心的距... 详细信息

如何减少检索时间和提高检索效率是三维模型检索中的2个关键问题。针对Osada等的D2形状分布算法对外形相似而细节不同的模型区分度不高的问题,通过对三维模型任意2个三角面片重心之间距离的计算,得到模型重心与这2个三角面片的重心的距离的比值,利用统计出来的数据分别构建距离分布直方图和距离比值直方图,利用2个直方图进行模型匹配。实验表明,提高了检索性能。

关键词：三维模型检索特征提取形状分布距离分布直方图距离比值直方图

基于模型分割和特征集成的三维模型检索方法研究

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基于模型分割和特征集成的三维模型检索方法研究

作者：李得亮山东师范大学

学位级别：硕士

三维模型作为一种新媒体,其应用越来越广泛。随着三维建模工具和扫描装置的改进,以及计算机软硬件技术的发展,每天都有大量模型产生并被传播,因此,迫切需要对三维模型进行有效的管理和检索。三维模型检索在人们日常生活、CAD/CAM、计算... 详细信息

三维模型作为一种新媒体,其应用越来越广泛。随着三维建模工具和扫描装置的改进,以及计算机软硬件技术的发展,每天都有大量模型产生并被传播,因此,迫切需要对三维模型进行有效的管理和检索。三维模型检索在人们日常生活、CAD/CAM、计算机动画设计中均有着广泛的应用,它已成为MPEG7标准的一个重要研究部分。对三维模型检索的研究具有重要的现实意义,并且能够极大推动其他相关领域的发展。基于内容的三维模型检索是指根据三维模型源文件存储的模型的几何结构、空间关系、统计特征、纹理、材质等信息,提取出模型的某种形状特征,将该特征以向量或图的形式表征,用以唯一的标识模型。检索的过程即是在模型的特征数据库中找到与查询模型的特征距离最小的前K个模型,并按照相似度的大小顺序输出。因此,模型的特征提取算法是三维模型检索领域的核心研究内容。本文在分析了检索系统构成和总结现有特征提取算法的基础上,提出了两种改进的检索方法。主要工作如下: 首先,在查阅了国内外大量有关三维模型检索的文献的基础上,介绍了检索系统的框架及检索基本流程,重点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。其次,改进了基于分割的三维模型检索方法。针对现有检索算法未充分考虑模型局部信息的问题,算法采用模型分割的方法利用模型局部信息。首先,我们通过比较得到了一种稳定的信号计算方法,然后利用稳定的平坦度作为分割的高度函数进行分水岭分割。在防止过分割的合并过程中,采用基于动态权值的多轮合并以使分割结果适于检索要求。最后将三维模型建模为网状图,在图匹配的基础上比较三维模型的相似性。同时,由于分割过程中的平坦度信号具有较强的形状表征能力,我们借鉴统计特征提取思想,针对平坦度信号,提取了基于平坦度的统计特征向量。然后,改进了特征集成的检索方法。针对单一特征不能有效检索所有三维模型的问题,我们采用特征集成的方法,以使不同特征优势互补,增强检索算法的适应性。算法为衡量不同特征的检索性能,为每种特征赋以不同的权值。由于同种特征对不同的查询模型检索性能也不相同,我们针对不同的查询模型,利用等价代替的思想,对模型库中的全部模型建立权值知识库。知识库中权值的形成过程基于用户的相关性反馈。在初始权值的基础上,通过一定次数的用户反馈训练过程,权值知识库可以趋于稳定。最后按照知识库中的权值集成不同特征进行检索。

关键词：三维模型检索模型分割平坦度统计分布特征集成反馈

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基于手绘草图的三维模型检索研究与实现

基于手绘草图的三维模型检索研究与实现

作者：安勃卿西北大学

学位级别：硕士

三维模型在医疗、教育、工业设计、虚拟现实、增强现实等领域被广泛应用。随着各种三维建模技术的发展,已经出现了大量公开可用的三维模型数据库。而三维建模成本高昂,因此通过信息检索技术重用现有三维模型构建三维场景有极大需求。三... 详细信息

三维模型在医疗、教育、工业设计、虚拟现实、增强现实等领域被广泛应用。随着各种三维建模技术的发展,已经出现了大量公开可用的三维模型数据库。而三维建模成本高昂,因此通过信息检索技术重用现有三维模型构建三维场景有极大需求。三维模型检索技术成为计算机图形学中的热点研究课题。手绘草图是人类普遍具备的技能,作为人机交互新方法具有得天独厚的优势。以手绘草图检索三维模型相较于其他方式具有简单、便捷的优点,具有很高的研究价值。然而,手绘草图的抽象性和三维模型的复杂性使得基于手绘草图检索三维模型存在很多困难与挑战。为了解决基于手绘草图的三维模型检索方法中存在的困难与挑战,本文围绕如何通过深度学习技术解决基于手绘草图的三维模型检索展开了深入研究,整合出一套以深度卷积神经网络为核心的三维模型检索方案。本文主要完成以下几个方面的工作:第一,针对手绘草图与三维模型难以直接匹配的问题,将三维模型渲染为与手绘草图相似的线条投影图,从而将问题转化为手绘草图与三维模型投影图的匹配问题。第二,针对手工设计的特征提取方法表达能力不强,泛化能力较弱的缺点,研究了使用深度卷积神经网络的特征提取方法,构建了表达能力和泛化能力强的高级抽象特征。第三,针对手绘草图与三维模型投影图风格迥异,难以直接进行相似度度量的问题,提出通过度量学习方法学习一种相似度度量,将手绘草图与三维模型投影嵌入同一度量空间中进行相似度度量,有效的解决了难以跨域匹配的问题。第四,为了使算法对手绘草图风格多样的各种变体保持不变性,在模型中融入限制条件,使得在学习到的度量空间中各类别样本具有同类高度内聚且不同类间较低耦合,提升了本文检索方案的健壮性。第五,为了满足检索系统的高可用性需求,设计一种自动编码器对特征向量进行降维,在不损失检索精度的前提下,有效的提高了计算效率,使得本文方案可以扩展到大规模数据库使用。本文最后在多个基准数据库上进行实验,通过与现有方法对比,证明了本文算法的先进性。

关键词：三维模型检索卷积神经网络基于手绘图检索

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基于卷积神经网络的三维模型检索方法研究

基于卷积神经网络的三维模型检索方法研究

作者：邓宗慧天津大学

学位级别：硕士

得益于因特网和计算机软硬件技术的高速发展,以及三维建模技术的日渐成熟,相比于文本和二维图像,三维模型不仅更完整地包含了物体自身的信息,同时也体现了模型的空间信息,相邻物体间的相对距离,可以更加生动地展示与人眼更加贴合的三维... 详细信息

得益于因特网和计算机软硬件技术的高速发展,以及三维建模技术的日渐成熟,相比于文本和二维图像,三维模型不仅更完整地包含了物体自身的信息,同时也体现了模型的空间信息,相邻物体间的相对距离,可以更加生动地展示与人眼更加贴合的三维世界。在此背景之下,三维模型的分类与检索具有重要的商业应用前景。早期的三维模型检索方法是以文本为基础,由于此方法太具有个人主观性难以应用到复杂多变的三维模型上,后来逐渐转变为基于内容的检索。这类方法通常由这两种方法实现:基于模型的检索和基于视图的检索。基于模型的检索直接从三维模型数据中提取特征再在数据库进行检索。但现有技术主要针对整体特征,对于局部检索的功能尚不完备,而且从异类物体检索对象的能力不足,最重要的是直接从三维模型获取特征,对于设备有严格要求。针对上述问题,我们选择基于视图的检索方式。本文重点研究基于卷积神经网络的三维模型检索方法,首先我们提出了一种基于多视点卷积神经网络分类模型。在分类模型中,我们使用多视角二维图片表征一个三维模型,每一个视图各自独立地通过第一个卷积神经网络,所有分支共享相同的卷积神经网络参数。每一个视角图产生一个特征,用View-pooling池化层聚合多视角二维图的特征生成一个简单且高效的三维形状描述子,作为第二个卷积神经网络的真实输入。通过PCA降维排出多余的噪声信息,使得特征更好地代表三维模型,同时提高检索效率。实验证明,课题中提出的方法能够取得较好的分类结果,在分类准确度(accuracy)和检索准确度(mAP)上分别达到91.00%和81.5%。除此方法之外,我们还提出了一种基于多层卷积神经网络进行三维形状检索的方法,具有更全面的信息,其中两个低分辨率路径添加到网络中,能捕获视觉外观并减少图像之间的不变性。实验证明,分类和检索性能进一步提升,在分类准确度(accuracy)和检索准确度(mAP)上分别提升了0.7%和0.6%。

关键词：三维模型检索多视点卷积神经网络特征融合 PCA降维多层卷积神经网络

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基于草图的三维模型检索的研究

基于草图的三维模型检索的研究

作者：魏建超大连理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机硬件资源的广泛提升和多媒体技术的飞速发展,目前越来越多的三维模型应用于影视制作、3D打印、游戏制作等等。三维模型的数量呈现出爆发式的增长,因此对于三维模型检索技术的研究是非常有意义和价值的。传统的基于关... 详细信息

近年来,随着计算机硬件资源的广泛提升和多媒体技术的飞速发展,目前越来越多的三维模型应用于影视制作、3D打印、游戏制作等等。三维模型的数量呈现出爆发式的增长,因此对于三维模型检索技术的研究是非常有意义和价值的。传统的基于关键字和分类的检索方法对于目前大规模三维模型检索来说,已经不能满足需求:一是很多模型难以用文字描述,二是模型数据库规模太大,即使是准确的分类查找起来也非常困难。基于草图的查询方式一方面可以降低检索者的使用门槛,另一方面可以提供比文字更多的信息。为了实现二维草图到三维模型的跨域检索,首先需要将三维模型渲染为多个视图,由于三维模型的初始状态是随机的,所以需要从多个视图中选出最优的视图用于三维模型的特征表达;另外渲染视图和手绘的非规则草图之间仍然存在很大的差异。本文深入研究基于草图的三维模型检索,提出了一个高效的检索框架,主要工作和贡献如下:(1)提出了一种基于草图的三维模型视图选择算法。首先,本文基于卷积神经网络构建并训练了一个用于草图识别的分类器。然后基于草图分类器,提出了基于概率的视图选择算法,对三维模型的视图打分并进行排序,从而得出最优视图更准确地描述三维模型的特征。(2)提出了一种基于草图的三维模型检索的深度度量学习网络。首先从草图分类器中抽取出基于卷积神经网络的特征提取模块,对草图和三维模型的视图分别提取特征。然后构建深度度量学习网络,学习草图和三维模型视图的相关性,将二者的特征映射到同一空间,提升跨域检索的性能。

关键词：草图卷积神经网络三维模型检索最优视图选择度量学习

基于多视图卷积LSTM网络的三维模型检索方法研究

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基于多视图卷积LSTM网络的三维模型检索方法研究

作者：郑博文天津大学

学位级别：硕士

随着计算机基础设备性能的不断提升以及三维技术在计算机视觉领域的快速发展,三维模型检索算法的研究逐渐进入科研工作者的视线。其中,跨模态的三维模型识别成了计算机视觉中一项重要且极具挑战性的任务。近年来,深度学习的不断发展也... 详细信息

随着计算机基础设备性能的不断提升以及三维技术在计算机视觉领域的快速发展,三维模型检索算法的研究逐渐进入科研工作者的视线。其中,跨模态的三维模型识别成了计算机视觉中一项重要且极具挑战性的任务。近年来,深度学习的不断发展也确实提出了许多关于三维模型的处理与识别方法。然而,几乎所有的方法都将注意力集中在多视图信息与结构信息的融合上,却忽略了时空信息的影响。本文利用序列视图来表示每个三维模型,并且提出了一种创新性的多视图卷积LSTM网络(MVCLN)。该网络利用LSTM模型来提取三维模型视图的时序信息,并将卷积运算应用于空间信息,提取视图的空间视觉信息。在训练过程中会同时考虑视图的空间和时序信息,利用LSTM模型来挖掘视觉空间信息的差异性,进而提升多视图信息融合的效率和完整性。另外,本文还引入了经典的注意力模型来挖掘每个视图的权重,大大减少了信息融合步骤中视图空间信息的冗余信息。最后,本文使用MVCLN网络搭建了一套完整的三维模型检索系统。该系统支持三维模型特征提取以及用户的在线检索。基于分布式的后端框架使得本系统在检索准确性与检索速度方面更具优势。在大数据、高可用的背景下具有极高的实用价值。为了验证MVCLN网络对跨媒体三维模型识别的有效性,本文分别在Model Net40数据集以及利用MVRED,Shapenet Core和Model Net的重叠类别自建的数据集上针对三维模型分类和检索任务进行了评估。实验结果表明,与现有最先进的方法相比,MVCLN提取的多视图特征更具识别度,且在两个数据集上的识别准确率也有较为明显的提升。

关键词：三维模型检索深度学习多视图卷积LSTM网络检索系统