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基于深度卷积神经网络的三维模型检索

计算机科学 2019年第1期46卷 278-284页

作者：刘志李江川浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023

为了更有效地利用三维模型数据集进行特征的自主学习,提出一种使用自然图像作为输入源,以三维模型的较优视图集为基础,通过深度卷积神经网络的训练提取深度特征用于检索的三维模型检索方法。首先,从多个视点对三维模型进行视图提取,并... 详细信息

为了更有效地利用三维模型数据集进行特征的自主学习,提出一种使用自然图像作为输入源,以三维模型的较优视图集为基础,通过深度卷积神经网络的训练提取深度特征用于检索的三维模型检索方法。首先,从多个视点对三维模型进行视图提取,并根据灰度熵的排序选取较优视图;然后,通过深度卷积神经网络对视图集进行训练,从而提取较优视图的深度特征并进行降维,同时,对输入的自然图像提取边缘轮廓图,经过相似度匹配获得一组三维模型;最后,基于检索结果中同类模型总数占检索列表长度的比例对列表进行重排序,从而获得最终的检索结果。实验结果表明,该算法能够有效利用深度卷积神经网络对三维模型的视图进行深度特征提取,同时降低了输入源的获取难度,有效提高了检索效果。

关键词：三维模型检索视图选取特征提取深度学习

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融合细节与整体特征的三维模型检索方法

西南大学学报（自然科学版） 2015年第10期37卷 131-137页

作者：徐平安唐雁牟春倩陈强石教开张辉荣西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

三维模型检索技术能有效提高三维模型的复用率和共享率.为了提高三维模型检索结果的准确率,提出一种融合细节与整体特征的三维模型检索方法,通过SIFT特征和傅立叶描述子特征来对三维模型进行特征描述.分别利用这2种特征来对三维模型进... 详细信息

三维模型检索技术能有效提高三维模型的复用率和共享率.为了提高三维模型检索结果的准确率,提出一种融合细节与整体特征的三维模型检索方法,通过SIFT特征和傅立叶描述子特征来对三维模型进行特征描述.分别利用这2种特征来对三维模型进行相似度度量,再通过加权求和的方式对这2种特征进行融合.通过融合这2种特征可以达到同时兼顾三维模型的整体形状特征和局部细节特征,实验证明该方法能提高三维模型检索结果的准确率.

关键词：三维模型检索傅立叶描述子特征 SIFT特征特征融合

具有尺度变换不变性的非刚体三维模型检索研究

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具有尺度变换不变性的非刚体三维模型检索研究

作者：徐健乔北京交通大学

学位级别：硕士

近年来,由于三维模型在生产、设计、娱乐等多个行业中被广泛使用,三维模型资源在不断增长,对三维模型的需求也与日俱增。三维模型检索研究旨在帮助用户快速便捷地找到需要的模型资源。目前三维模型检索的研究工作中多数针对刚体模型,难... 详细信息

近年来,由于三维模型在生产、设计、娱乐等多个行业中被广泛使用,三维模型资源在不断增长,对三维模型的需求也与日俱增。三维模型检索研究旨在帮助用户快速便捷地找到需要的模型资源。目前三维模型检索的研究工作中多数针对刚体模型,难以适用于存在丰富姿态变化的非刚体模型。本文以基于扩散几何的热核分析为基础,研究非刚体三维模型检索方法,实现了具有尺度变换不变性的热核特征的提取算法,提出了基于压缩感知的非刚体三维模型检索方法。论文主要研究内容如下：1归纳总结了现有的非刚体三维模型检索方法,尤其是对基于扩散几何的非刚体三维模型检索方法进行了分析。2热核特征]HKS (Heat Kernel Signature)作为模型的顶点特征引入检索方法中,是近几年非刚体检索的重要突破,但HKS受模型的尺度影响极大。因此本文在对HKS进行函数变换的基础上,借助离散傅里叶变换得到SIHKS(Scale-invariant Kernel Signature),消除尺度因子的影响。SIHKS特征除了拥有HKS的等距等容不变性,还具有尺度变换不变性。在提取了模型各个顶点的SIHKS特征之后,使用BOW (Bag of Words)方法将SIHKS转化为模型的全局特征,实验表明,SIHKS的检索准确度优于HKS方法。3针对如何把局部特征转化为全局特征的问题,本文提出借助训练得到局部特征的字典,进而,对于每个三维模型,基于压缩感知将局部特征进行稀疏编码,将它的所有顶点局部特征的稀疏编码汇集为全局特征。实验结果表明该方法与传统的BOW方法相比,在准确度上有较大提升。

关键词：三维模型检索非刚体模型 SIHKS 压缩感知扩散几何

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基于2D图像的三维模型检索算法研究

基于2D图像的三维模型检索算法研究

作者：马明升天津大学

学位级别：硕士

随着便携式三维模型扫描设备、三维建模软件的普及以及三维模型的广泛应用(例如智能医疗、虚拟现实、游戏创作、工业设计等),三维模型数量与日俱增,已成为继音频、文本、图像、视频之外的另一种多媒体大数据。海量的三维模型数据给三维... 详细信息

随着便携式三维模型扫描设备、三维建模软件的普及以及三维模型的广泛应用(例如智能医疗、虚拟现实、游戏创作、工业设计等),三维模型数量与日俱增,已成为继音频、文本、图像、视频之外的另一种多媒体大数据。海量的三维模型数据给三维模型的高效管理带来了挑战。其中,利用人工标注数据学习三维模型的特征表征从而管理三维模型是目前主流的解决方法。然而,人工标注费事费力且主观性较强,不利于三维模型特征的准确表征。因此,如何利用已有大规模二维图像的标注信息对无标签的三维模型进行检索与管理成为了具有重要理论研究意义与实际应用价值的研究问题。本文具体研究工作包含以下三个方面:(1)从三维模型检索在日常生活中的实际需求出发,二维图像与三维模型特征分布不一致导致无法准确度量彼此间的似性,同时现实场景中也缺乏大规模标注的三维模型数据集。针对上述问题本文基于迭代自训练的无监督域自适应方法提出了基于多阶段分类器网络的三维模型检索方法。该方法针对无监督自训练框架下目标域样本伪标签存在噪声的问题,通过多阶段分类器网络提取样本不同层级特征。根据不同分类器输出预测的一致性对目标域样本进行筛选,这使得网络在保证预测准确性的情况下具备更好的泛化能力。(2)针对传统域自适应中多层级特征信息无法充分利用的问题,本文对基于多阶段分类器网络的三维模型检索方法进行改进提出了多层级特征融合的三维模型检索方法。相比传统深度网络只关注于网络最深层得到的高阶细粒度特征,本方法不仅在训练阶段对网络中间层分类器输出进行优化,同时在检索阶段对网络不同深度的多层级特征进行融合,拉近跨域同类别的数据在度量空间中的特征分布。多分类器彼此监督减轻了训练后期错误伪标签对分类器性能的干扰,并可以端到端的方式学习更好的特征表征。(3)针对迭代自训练无监督域自适应方法中目标域标签存在噪声且噪声较大的低置信度样本往往不参与模型自训练这一问题,本文提出了基于协同教学网络的三维模型检索算法。本方法以协同教学网络框架对网络进行训练,通过网络的时间平均模型为目标域样本赋予更为可靠的软伪标签,并提出全新的软三元组损失函数,利用软伪标签对网络进行优化。通过协同网络进行训练不仅能够较好解决伪标签存在噪声的问题,还能将带有噪声的样本加入到模型的自训练中,充分挖掘目标域样本特征使得网络能够更好泛化在目标域上。本文依据真实应用场景中的三维模型检索需求,在两个包含二维真实图像与三维模型的三维模型检索数据集MI3DOR与MI3DOR-2上对所提算法进行了验证,实验性能的提升验证了本文所提方法的有效性。

关键词：三维模型检索无监督域自适应多视图伪标签

基于多模态融合的三维模型检索和分类算法研究

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基于多模态融合的三维模型检索和分类算法研究

作者：王一心天津大学

学位级别：硕士

近年来,三维模型分类和检索任务已成为多媒体领域和计算机视觉领域中的一项研究热点。随着深度学习技术的蓬勃发展,各种高性能的深度学习模型被提出并广泛使用。这些深度学习模型关注于不同的三维模型表示形式,例如点云、多视图、全景... 详细信息

近年来,三维模型分类和检索任务已成为多媒体领域和计算机视觉领域中的一项研究热点。随着深度学习技术的蓬勃发展,各种高性能的深度学习模型被提出并广泛使用。这些深度学习模型关注于不同的三维模型表示形式,例如点云、多视图、全景视图等等,均表现出了卓越的性能。但是,这些方法都忽略了一个重要的信息,即相同的三维模型在不同的模态表示场景下的多模态信息。本文提出了一种创新性的多模态融合网络来解决三维模型数据的分类及检索问题,该网络充分利用不同模态间的相关性来提升模型标准的鲁棒性,进而得到更精确的模型检索结果。需要特别指出的是,本文创新性地提出了关联损失函数和实例损失函数。其中关联损失函数利用模型间语义的一致性,在训练中互相指导优化,提升信息融合的完整度;实例损失函数则关注于模态自身的特性,在训练中保留模态本身所特有的信息,进而提升模型融合信息的区分度,两者互为依存,互相验证,共同提升模型标准的鲁棒性,确保分类和检索结果的准确性。本文还利用Elastic Search、Hadoop、g RPC等技术构建了一套高效的三维模型检索系统,该系统可实现海量三维模型数据存储、可承载大量并发检索请求,并且单次检索耗时也可控制在秒级左右。本文还对外提供了一个交互体验良好的用户界面,具有极高的实用价值。为了验证本文提出的方法,本文还在Model Net40和Shape Net Core55等数据集上进行了大量的实验,包括关联损失函数和实例损失函数有效性验证实验、各个模态组合对比实验、多模态信息融合权重对比实验、与当前主流算法的性能对比实验等。最终的实验结果证明了本文方法的正确性与有效性。

关键词：三维模型检索多模态模态融合深度学习

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多特征融合的三维模型检索技术研究

多特征融合的三维模型检索技术研究

作者：徐平安西南大学

学位级别：硕士

随着计算机图形学及数字媒体技术的快速发展,三维图形技术被广泛应用于生物信息学、医学、计算机辅助设计、三维游戏等领域。与此同时,三维模型的数量呈指数级增长,面对如此庞大的信息量,如何快速准确地从现有三维模型库中检索出相似的... 详细信息

随着计算机图形学及数字媒体技术的快速发展,三维图形技术被广泛应用于生物信息学、医学、计算机辅助设计、三维游戏等领域。与此同时,三维模型的数量呈指数级增长,面对如此庞大的信息量,如何快速准确地从现有三维模型库中检索出相似的三维模型,实现三维模型的复用,成为一个热点研究问题。三维模型检索技术中最关键的是对三维模型进行特征提取。针对三维模型特征提取算法中单一特征缺乏对三维模型特征更全面的描述这一问题,研究者将研究重点转移到多特征融合上来,以期通过多特征融合的方式来对三维模型进行更全面的描述。然而如何提高现有特征提取算法的描述能力和提出更有效的检索方法仍是一个值得研究的课题。此外,多特征融合时特征选取也是一个值得研究的问题。针对所述问题,从以下两个方面进行了研究:(1)提出融合细节与整体特征的三维模型检索方法。融合三维模型的局部细节特征和整体形状特征以实现对三维模型更加全面的描述。分别选取能反映三维模型局部细节特征的SIFT特征和反映三维模型整体形状特征的傅立叶描述子特征,并结合多尺度分析方法得到多尺度傅里叶描述子特征来对三维模型进行特征描述。多尺度分析方法能降低灰度图像中存在的噪声和其它变化对傅立叶描述子所产生的影响。采用线性加权的方式对SIFT特征和多尺度傅里叶描述子特征进行融合,以融合局部细节特征和整体形状特征来提升三维模型检索的准确率。(2)提出基于加权BOF特征的三维模型检索方法。鉴于提取SIFT特征和多尺度傅里叶描述子特征能在一定程度上提高三维模型检索的准确率,直接使用SIFT特征进行相似性度量会因为特征数量的庞大而降低整个检索效率,并会影响三维模型检索的准确率。引入词袋模型对SIFT特征进行编码处理,提取SIFT特征作为视觉词典的特征源,通过聚类的方式对特征源进行训练生成“专业词典”,根据词典计算每个三维模型的BOF特征,以此对三维模型进行特征描述,同时引入TF-IDF算法对BOF特征进行加权操作,使得各三维模型之间的区分度更高。最后再与多尺度傅立叶描述子特征进行线性加权融合。上述两种方法在PSB模型库和SHREC12GTB模型库上进行了验证实验,分别选取几种检索方法进行了对比。实验结果验证了我们的方法的有效性。

关键词：三维模型检索特征融合多尺度傅立叶描述子 SIFT 加权BOF

基于半异构深度学习的手绘草图三维模型检索研究

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基于半异构深度学习的手绘草图三维模型检索研究

作者：拖继文北方民族大学

学位级别：硕士

随着工业制造、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域的发展,三维模型数量正在以惊人的速度增长,面对海量的三维模型,如何快速准确的检索到目标三维模型,已成为社会的迫切需求。现有的三维模型检索方式包括基于文本的检索、基于实例的检索... 详细信息

随着工业制造、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)等领域的发展,三维模型数量正在以惊人的速度增长,面对海量的三维模型,如何快速准确的检索到目标三维模型,已成为社会的迫切需求。现有的三维模型检索方式包括基于文本的检索、基于实例的检索和基于手绘草图的检索。其中,基于文本的三维模型检索存在着描述差异、语言差异等问题,基于实例的检索也存在三维模型难以提前获取的问题,而基于手绘草图的三维模型检索由于手绘草图的绘制不受年龄、地域限制和语义信息丰富等优势,成为一个新的研究方向。然而,手绘草图是一种主观表达,具有类内多样性。手绘草图和三维模型又存在巨大的类间差异性。这导致基于手绘草图的三维模型检索十分困难。本文针对这一问题展开研究,主要工作如下:(1)提出一种基于半异构网络的手绘草图三维模型检索网络MRSB-SHNet。考虑到手绘草图和三维模型在视觉层面的差异性和语义层面的一致性,采用异构网络捕捉其差异性视觉信息,采用同构网络捕捉其一致性语义信息,形成一个端到端的深度学习框架;针对同一类手绘草图和三维模型都存在的类内多样性问题,采用自适应多类中心操作,更好的拟合数据的分布;针对现有方法仅利用类别标签完成跨域语义特征嵌入,导致语义信息捕捉薄弱的问题,引入标签词向量,进一步利用类别标签带来的信息。通过实验验证了半异构特征提取网络、自适应多类中心操作和引入标签词向量的合理性,并在SHREC2013和SHREC2014上取得了良好的检索精度,验证了算法的有效性。(2)以本文算法为基础,实现了一个多模态的手绘草图三维模型检索系统。该系统可以支持用户完成文本、手绘草图和三维模型间的互检索。具体包括文本检索手绘草图和三维模型、手绘草图检索手绘草图、手绘草图检索三维模型、三维模型检索手绘草图以及三维模型检索三维模型的功能,提供了一个良好的可视化交互环境。通过对该系统进行全面的功能测试和性能测试,验证了本系统具有较高的检索精度和检索速度。

关键词：手绘草图三维模型检索半异构网络自适应多类中心词向量

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基于深度学习的三维模型检索和分类算法

基于深度学习的三维模型检索和分类算法

作者：靳骄阳南京大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机视觉等领域的发展,三维模型分析成为人们关注的焦点。其中,三维模型的检索和分类作为三维数据处理和分析的基础技术,在模型复用、三维重建、数字化建模等领域有很广泛的实际应用场景和应用价值,因而具有重要的研究价... 详细信息

近年来,随着计算机视觉等领域的发展,三维模型分析成为人们关注的焦点。其中,三维模型的检索和分类作为三维数据处理和分析的基础技术,在模型复用、三维重建、数字化建模等领域有很广泛的实际应用场景和应用价值,因而具有重要的研究价值。基于对三维模型的检索和分类,本文主要分为以下两个方面的内容:(1)基于尺度不变的热核特征的三维模型检索方法:针对人工设计的点特征的无序性问题,本文参考了PointNet网络中使用的权值共享的多层感知机以及对称函数的结构,对计算得到的尺度不变的热核特征进行高维特征的提取,并根据热核特征的特点对网络结构中的部分结构进行了简化,搭建了分类网络;接着使用数据集对网络进行分类训练,并将最大池化后的特征向量作为检索依据进行三维模型检索。在三维模型检索实验中,使用了McGill数据集进行实验,并与其他检索方法进行对比,多项检索指标均有明显提升。(2)基于注意力机制的三维点云神经网络的改进方法:为了提高三维点云网络提取特征的能力,本文借鉴了在图像表示领域中使用的通道注意力机制,通过对三维点云不同通道之间的依赖关系进行显式建模,得到特征的通道描述符号,并使用其对原始特征进行重新校正,从而对特征信息进行筛选,增强其特征提取能力。本文使用该机制对现有的典型三维点云分类网络进行了改进,并在公开数据集ModelNet40上进行了分类实验。相比基准网络,本文提出的方法在三维点云分类性能上具有明显的提升。

关键词：三维点云三维模型检索三维模型分类深度学习注意力机制

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基于内容的三维模型检索与聚类方法研究

基于内容的三维模型检索与聚类方法研究

作者：晏名超华中科技大学

学位级别：硕士

随着网络信息技术和计算机软硬件技术的快速发展,三维模型的数量和对模型检索的需求也在快速增长。现今常用的搜索引擎主要是基于语义提供检索服务,但仅依靠文字描述对三维模型进行检索具有一定局限性,此类检索方式的主观性太强,因此基... 详细信息

随着网络信息技术和计算机软硬件技术的快速发展,三维模型的数量和对模型检索的需求也在快速增长。现今常用的搜索引擎主要是基于语义提供检索服务,但仅依靠文字描述对三维模型进行检索具有一定局限性,此类检索方式的主观性太强,因此基于内容的三维模型检索方式应运而生。本论文从模型检索、模型视图集提取、模型库聚类三个方面展开研究,主要内容及创新点如下:(1)提出了一种基于曲率分布的全局特征检索方法。首先根据全局离散曲率的分布情况,将模型顶点分为四类,然后针对每类顶点构建测地距离分布直方图,最后加权计算模型相似度,实验表明此方法优于常见的顶点分割方法,在光滑平顺类模型上有很好检索效果。(2)提出了一种基于显著点的局部特征检索方法。首先根据测地距离提取模型显著点,然后根据显著点进行局部区域划分,并构建距离-角度特征矩阵,最后使用推土机距离(EMD)计算模型相似度,实验表明该方法能有效提取局部区域来表征整个模型,与同类方法相比具有更准确检索结果。(3)提出了一种基于网页端的三维模型视图集提取框架。利用HTML5和ThreeJS实现随时随地浏览模型,快速提取模型视图集。(4)研究了一种基于多特征的三维模型库聚类方法。首先从多视点拍摄模型视图集,然后提取三种图像特征、两种模型特征,最后使用反正切近似秩的子空间聚类算法,对模型库进行聚类,实验表明该方法基本满足三维模型库的预处理要求,优于传统模型聚类方法。

关键词：三维模型检索三维模型聚类多特征形状特征 ThreeJS 低秩