發(fā)布時間：2017-03-27 20:19

  本文關鍵詞：基于有監(jiān)督視覺詞袋框架的三維模型檢索算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：三維模型作為聲音、圖像以及視頻之外的第四種多媒體數據類型,目前已被廣泛應用于三維影視動畫、機械設計以及地理信息系統等多個領域。計算機軟硬件水平的大幅度提升,使得三維模型的種類和數量大大增長。為了提升設計開發(fā)人員的工作效率,降低開發(fā)成本,各個領域出現了大量的三維模型庫,以實現資源的重復利用;此外,互聯網的普及也進一步加快了數據的傳播和共享。因此,研究如何從大量的三維模型中準確地檢索到所需要的數據,具有十分重要的理論意義和實際應用參考價值。本文針對三維模型的形狀屬性,就基于視圖的三維檢索算法展開研究,并提出了一種基于有監(jiān)督視覺詞袋框架的三維模型檢索算法。主要包括以下幾個方面:首先,在對三維模型進行多角度正交投影時,為了使投影得到的深度圖最大程度地保留模型的空間形狀信息,提出一種自適應視距投影的操作,即在確定視角方向上,將投影平面自適應地調整到模型的切平面處,使得投影得到的二維深度圖像紋理更加豐富,區(qū)分性更加明顯。其次,為了充分利用模型庫中重要的類信息,提出一種基于有監(jiān)督視覺詞袋框架的三維模型特征編碼方法,采用有監(jiān)督的類詞典替代傳統的通用詞典,以更加完備地表達模型的典型局部特征,從而使后續(xù)編碼得到的特征向量更準確地描述三維模型的形狀。最后,由于在實際應用中,用戶往往更關心檢索結果的前幾頁內容,而對排在后面的模型關注甚少,受此啟發(fā),本文提出一種檢索結果修正策略,首先對初始檢索結果中前幾頁模型的類標簽進行統計分析,由此確定查詢輸入模型所屬的類別,并以此為根據,實現對初始檢索結果的修正,提升最終的檢索準確率。實驗在普林斯頓大學的基準模型庫上進行,結合本文所提出的自適應視距投影和有監(jiān)督的類詞典進行三維模型檢索時,平均準確率達到74.1%,相對于現有基于單一視距的單位球面投影和傳統通用詞典的三維檢索算法提升了18.1%,表明本文算法能夠更加準確、有效地描述和區(qū)分三維模型的形狀。此外,采用本文所提出的檢索結果修正策略對初始查詢結果進行修正后,檢索精度大大提升,達到90.1%,驗證了該操作的有效性。并且,由于該修正操作和前期三維檢索過程相互獨立,因此可以將該策略直接推廣到其他三維模型檢索算法中,以進一步提升各種檢索方法的整體性能。
【關鍵詞】：三維模型檢索 多視圖 視覺詞袋 自適應視距 類詞典 檢索結果修正
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 國內外研究歷史及現狀11-13
• 1.3 本文內容與安排13-15
• 第二章 基于內容的三維模型檢索技術15-31
• 2.1 基于內容的三維模型檢索算法框架15-17
• 2.2 三維模型的表示17-18
• 2.3 三維模型預處理18-20
• 2.4 特征提取20-26
• 2.4.1 基于形狀分布的特征提取20-21
• 2.4.2 基于射線采樣的特征提取21-23
• 2.4.3 基于圖的特征提取23-24
• 2.4.4 基于視圖的特征提取24-26
• 2.4.5 其他特征提取方法26
• 2.5 相似性度量26-28
• 2.6 檢索性能評價28-30
• 2.7 本章小結30-31
• 第三章 基于有監(jiān)督視覺詞袋框架的三維模型檢索算法31-46
• 3.1 視覺詞袋框架理論31-35
• 3.1.1 圖像局部區(qū)域特征描述32-34
• 3.1.2 視覺詞典與統計直方圖34-35
• 3.2 基于有監(jiān)督視覺詞袋框架的三維模型檢索算法流程35-36
• 3.3 三維模型多角度投影圖像的低層局部描述36-39
• 3.3.1 三維模型預處理36
• 3.3.2 自適應視距多角度投影36-39
• 3.3.3 局部稠密SIFT特征提取39
• 3.4 基于有監(jiān)督視覺詞袋框架的三維模型高層特征提取39-43
• 3.4.1 高斯混合模型40
• 3.4.2 無監(jiān)督的通用詞典訓練40-41
• 3.4.3 有監(jiān)督的類詞典調整訓練41-42
• 3.4.4 Fisher特征編碼42-43
• 3.5 距離向量計算與結果修正43-45
• 3.5.1 距離向量計算44
• 3.5.2 檢索結果修正44-45
• 3.6 本章小結45-46
• 第四章 基于有監(jiān)督視覺詞袋框架的三維模型檢索實驗及分析46-56
• 4.1 實驗數據46
• 4.2 實驗流程46-47
• 4.3 參數設置47-48
• 4.3.1 詞典長度設置47-48
• 4.3.2 相關因子選取48
• 4.4 實驗與結果分析48-55
• 4.4.1 自適應視距投影和類詞典的有效性驗證48-51
• 4.4.2 檢索結果修正策略的有效性驗證51-54
• 4.4.3 同其他三維模型檢索算法的性能比較54-55
• 4.5 本章小結55-56
• 結束語56-58
• 參考文獻58-65
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單65-66
• 致謝66

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本文編號：271034