本文關(guān)鍵詞：基于有監(jiān)督視覺(jué)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(shù)據(jù)類型,目前已被廣泛應(yīng)用于三維影視動(dòng)畫(huà)、機(jī)械設(shè)計(jì)以及地理信息系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)軟硬件水平的大幅度提升,使得三維模型的種類和數(shù)量大大增長(zhǎng)。為了提升設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)人員的工作效率,降低開(kāi)發(fā)成本,各個(gè)領(lǐng)域出現(xiàn)了大量的三維模型庫(kù),以實(shí)現(xiàn)資源的重復(fù)利用;此外,互聯(lián)網(wǎng)的普及也進(jìn)一步加快了數(shù)據(jù)的傳播和共享。因此,研究如何從大量的三維模型中準(zhǔn)確地檢索到所需要的數(shù)據(jù),具有十分重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用參考價(jià)值。本文針對(duì)三維模型的形狀屬性,就基于視圖的三維檢索算法展開(kāi)研究,并提出了一種基于有監(jiān)督視覺(jué)詞袋框架的三維模型檢索算法。主要包括以下幾個(gè)方面:首先,在對(duì)三維模型進(jìn)行多角度正交投影時(shí),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(yīng)視距投影的操作,即在確定視角方向上,將投影平面自適應(yīng)地調(diào)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(kù)中重要的類信息,提出一種基于有監(jiān)督視覺(jué)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(tǒng)的通用詞典,以更加完備地表達(dá)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(zhǔn)確地描述三維模型的形狀。最后,由于在實(shí)際應(yīng)用中,用戶往往更關(guān)心檢索結(jié)果的前幾頁(yè)內(nèi)容,而對(duì)排在后面的模型關(guān)注甚少,受此啟發(fā),本文提出一種檢索結(jié)果修正策略,首先對(duì)初始檢索結(jié)果中前幾頁(yè)模型的類標(biāo)簽進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,由此確定查詢輸入模型所屬的類別,并以此為根據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)初始檢索結(jié)果的修正,提升最終的檢索準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)在普林斯頓大學(xué)的基準(zhǔn)模型庫(kù)上進(jìn)行,結(jié)合本文所提出的自適應(yīng)視距投影和有監(jiān)督的類詞典進(jìn)行三維模型檢索時(shí),平均準(zhǔn)確率達(dá)到74.1%,相對(duì)于現(xiàn)有基于單一視距的單位球面投影和傳統(tǒng)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(zhǔn)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(jié)果修正策略對(duì)初始查詢結(jié)果進(jìn)行修正后,檢索精度大大提升,達(dá)到90.1%,驗(yàn)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(guò)程相互獨(dú)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(jìn)一步提升各種檢索方法的整體性能。
【關(guān)鍵詞】：三維模型檢索 多視圖 視覺(jué)詞袋 自適應(yīng)視距 類詞典 檢索結(jié)果修正
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【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(guó)內(nèi)外研究歷史及現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文內(nèi)容與安排13-15
• 第二章 基于內(nèi)容的三維模型檢索技術(shù)15-31
• 2.1 基于內(nèi)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(yù)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(píng)價(jià)28-30
• 2.7 本章小結(jié)30-31
• 第三章 基于有監(jiān)督視覺(jué)詞袋框架的三維模型檢索算法31-46
• 3.1 視覺(jué)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(jué)詞典與統(tǒng)計(jì)直方圖34-35
• 3.2 基于有監(jiān)督視覺(jué)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(yù)處理36
• 3.3.2 自適應(yīng)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(jué)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(wú)監(jiān)督的通用詞典訓(xùn)練40-41
• 3.4.3 有監(jiān)督的類詞典調(diào)整訓(xùn)練41-42
• 3.4.4 Fisher特征編碼42-43
• 3.5 距離向量計(jì)算與結(jié)果修正43-45
• 3.5.1 距離向量計(jì)算44
• 3.5.2 檢索結(jié)果修正44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于有監(jiān)督視覺(jué)詞袋框架的三維模型檢索實(shí)驗(yàn)及分析46-56
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)46
• 4.2 實(shí)驗(yàn)流程46-47
• 4.3 參數(shù)設(shè)置47-48
• 4.3.1 詞典長(zhǎng)度設(shè)置47-48
• 4.3.2 相關(guān)因子選取48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析48-55
• 4.4.1 自適應(yīng)視距投影和類詞典的有效性驗(yàn)證48-51
• 4.4.2 檢索結(jié)果修正策略的有效性驗(yàn)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(jié)55-56
• 結(jié)束語(yǔ)56-58
• 參考文獻(xiàn)58-65
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單65-66
• 致謝66

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：271034