【摘要】：三維模型已成為繼聲音、圖像、視頻之后的第四種數(shù)字化媒體技術(shù)。隨著多媒體圖像、模型采集設(shè)備和三維建模仿真技術(shù)的快速發(fā)展,三維模型數(shù)量出現(xiàn)爆炸性的增長。面對海量的三維模型,如何對其進(jìn)行有效管理,從而實(shí)現(xiàn)高效便捷的三維模型檢索和信息獲取成為當(dāng)前亟待解決的問題。三維模型骨架不僅能很好地表示模型的形狀信息和拓?fù)涔羌芙Y(jié)構(gòu)信息,還可以看成是對原始模型的一種壓縮技術(shù),大幅度地減少模型的存儲(chǔ)空間,提高計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)空間利用率。隨著圖形學(xué)和可視化技術(shù)的發(fā)展,三維骨架成為三維模型檢索的一個(gè)重要研究方向。目前,三維模型骨架已被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助制圖、人體器官重建、虛擬現(xiàn)實(shí)、動(dòng)畫仿真、工業(yè)制造以及數(shù)字娛樂等領(lǐng)域。本文提出了一種創(chuàng)新性的人體三維模型檢索算法。本文主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:1)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建:從現(xiàn)有三維模型數(shù)據(jù)庫中挑選部分形狀結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的三維模型,組成一個(gè)全新的數(shù)據(jù)庫。使其更有利于三維模型檢索算法的應(yīng)用。2)骨架特征提取:采用基于L_1中值的三維模型骨架提取算法,并針對實(shí)際應(yīng)用中原始模型的一些缺陷限制,提出了基于拓?fù)浞至训牟蓸觾?yōu)化、基于密度權(quán)重更新的分布優(yōu)化、基于橢圓擬合的位置優(yōu)化等改進(jìn)算法;3)匹配算法:提出了一種基于隨機(jī)游走的超圖匹配算法。該算法引入張量概念和隨機(jī)游走的思想。通過不同階張量表示不同階超圖邊的信息,并將低階張量以遞歸方式融合生成一個(gè)高階張量,更有效的對超圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行約束,使得算法在特征點(diǎn)扭曲、外部變形、孤立噪聲等情況下,有良好的匹配效果。通過與一些現(xiàn)有匹配算法進(jìn)行對比,本文所提算法具有良好匹配檢索性能,能夠有效地檢索出拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相似的模型。
[Abstract]:Three-dimensional model has become the fourth digital media technology after sound, image and video. With the rapid development of multimedia image, model acquisition equipment and 3D modeling and simulation technology, the number of 3D models increases explosively. In the face of massive 3D models, how to manage them effectively so as to achieve efficient and convenient 3D model retrieval and information acquisition has become an urgent problem to be solved. The 3D model skeleton can not only well represent the shape information and topological skeleton information of the model, but also can be regarded as a compression technique for the original model, which can greatly reduce the storage space of the model and improve the utilization rate of the computer storage space. With the development of graphics and visualization technology, 3D skeleton becomes an important research direction of 3D model retrieval. At present, three-dimensional model skeleton has been widely used in computer-aided cartography, human organ reconstruction, virtual reality, animation simulation, industrial manufacturing and digital entertainment. In this paper, an innovative 3D human model retrieval algorithm is proposed. The main contents and innovations of this paper are as follows: 1) Database construction: select some of the three-dimensional models with complex shape and structure from the existing three-dimensional model database to form a brand-new database. 2) Skeleton feature extraction: a three-dimensional model skeleton extraction algorithm based on L\-1 mean value is adopted, and some limitations of the original model in practical application are pointed out. Some improved algorithms such as sampling optimization based on topology splitting, distribution optimization based on density weight update, and location optimization based on ellipse fitting are proposed. 3) matching algorithm: a hypergraph matching algorithm based on random walk is proposed. This algorithm introduces the concept of Zhang Liang and the idea of random walk. By representing the information of different order hypergraph edges through different order tensors, the low-order tensors are fused recursively to generate a higher-order tensor, which more effectively constrains the hypergraph structure, so that the algorithm distorts and deforms externally at the feature points. In the case of isolated noise and so on, there is a good matching effect. Compared with some existing matching algorithms, the proposed algorithm has good matching and retrieval performance, and can effectively retrieve models with similar topological structure.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2459334