本文關(guān)鍵詞：基于三維模型的自動語義標注研究與應(yīng)用

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【摘要】：近幾年來,伴隨著計算機可視化技術(shù)、虛擬現(xiàn)實與計算機技術(shù)的發(fā)展,三維圖形技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到各個領(lǐng)域,計算機的三維模型建模在現(xiàn)實生活中變得越來越重要。三維模型建模技術(shù)受到計算機領(lǐng)域以及很多IT企業(yè)的認可和關(guān)注。同時,在計算機可視化領(lǐng)域中三維建模發(fā)展得越來越快,技術(shù)也在不斷地提高。三維虛擬技術(shù)與建模的快速發(fā)展導(dǎo)致三維文檔的數(shù)量也迅速增長,從而可視化領(lǐng)域?qū)θS模型資源的管理和應(yīng)用有了更高的需求,如需要一個針對三維模型的智能搜索引擎在海量的三維模型中快速檢索到滿足指定條件的三維模型,需要找出三維模型的特征并進行分類等。目前,在可視化領(lǐng)域內(nèi)所面臨的一個挑戰(zhàn)是如何面向結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化的模型文件,高效地管理海量三維模型�；谝陨闲枨蠹皢栴},本文提出了一個在三維建模平臺中高效地管理三維模型的解決方案。解決方案主要是對三維模型進行語義標注,語義標注是指模型的提供者除了存儲三維模型的數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)信息之外,同時還能夠持久地維護三維模型的語義信息。在解決方案中,設(shè)計了一個實現(xiàn)對三維模型進行全自動語義標注過程的系統(tǒng)。系統(tǒng)能夠迅速地從數(shù)據(jù)庫中找到用戶導(dǎo)入的三維模型所對應(yīng)的語義標注信息;能夠通過將三維模型文件自動轉(zhuǎn)換成二維圖像,來支持語義信息的查詢和搜索;還能夠迅速地找出三維模型的特征并對模型進行分類。綜上所述,本文完成的研究內(nèi)容如下:一.提出一種算法來抽取并分析三維模型中的視覺和語義信息。其中包括:分析并識別出三維文檔中包含的視覺信息和特性。針對三維模型文檔的信息特性來推測出同類的語義。二.針對三維模型實現(xiàn)了兩種語義標注方法�？赏ㄟ^兩種標注方法為原有的三維模型資源進行自動的語義標注,分別為基于圖像分析及相似度比較的語義標注和基于圖像識別的語義標注�；趫D像分析及相似度比較是通過對兩個三維模型或者整個三維場景的圖像進行識別比較,計算出圖像之間的相似度,從而得出模型之間的異同點,找出相似的地方,然后使用已有的語義標注信息,自動進行三維模型語義標注。三.基于三維模型的語義標注構(gòu)建出原型系統(tǒng)。按照上述的思想和算法,搭建了基于三維模型場景語義標注的原型系統(tǒng)。系統(tǒng)通過將新建的三維模型轉(zhuǎn)換為二維圖像,與數(shù)據(jù)庫中的樣本模型進行圖形比較找出異同點,從而為新模型自動生成語義標注。綜上所述,本文設(shè)計了一套基于三維模型和視頻資源的自動語義標注系統(tǒng)框架。本文所提供的三維模型以及視頻資源的自動語義標注方案實現(xiàn)了海量三維模型和視頻的有效管理。通過對該標注系統(tǒng)的設(shè)計方案進行實驗驗證后,證明此設(shè)計方案能夠滿足對應(yīng)需求。
【關(guān)鍵詞】：三維模型 語義標注信息 WebGL 自動語義標注 視頻資源 圖像識別
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 三維模型技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用11-12
• 1.2.2 三維模型的半自動語義標注方法12-15
• 1.2.3 三維模型的自動語義標注方法15-16
• 1.2.4 三維模型的增強標注方法16-17
• 1.2.5 語義標注研究現(xiàn)狀的總結(jié)17
• 1.3 本文研究內(nèi)容17-18
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第二章 三維模型語義標注框架20-24
• 2.1 應(yīng)用場景分析20-21
• 2.2 需求分析21-23
• 2.2.1 系統(tǒng)用例分析21-22
• 2.2.2 系統(tǒng)性能要求22-23
• 2.3 三維模型的自動化語義標注總體框架23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 三維模型的自動語義標注24-38
• 3.1 基于圖像的三維語義標注方法思路24
• 3.2 三維模型轉(zhuǎn)二維圖像方法24-28
• 3.2.1 圖像轉(zhuǎn)換Base64碼機制24-26
• 3.2.2 三維模型轉(zhuǎn)換二維圖像26-27
• 3.2.3 圖像尺寸的智能縮放算法27-28
• 3.3 圖像分析及相似度比較方法28-32
• 3.3.1 二維圖像的結(jié)構(gòu)28-29
• 3.3.2 圖像相似度比較的框架29
• 3.3.3 圖像相似度比較29-32
• 3.4 基于圖像的語義標注方法32-36
• 3.4.1 圖像識別語義標注框架32-34
• 3.4.2 二維圖像轉(zhuǎn)換的存儲方法34
• 3.4.3 圖像識別語義標注的工作流程34-36
• 3.5 基于相似圖像的模型語義獲取36-37
• 3.6 本章小結(jié)37-38
• 第四章 增強自動語義標注方法38-47
• 4.1 視頻語義標注方法思路38-39
• 4.2 基于瀏覽器的視頻處理基礎(chǔ)39-42
• 4.3 視頻的自動截取畫面42-45
• 4.4 視頻資源的語義標注45-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第五章 自動語義標注系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)47-61
• 5.1 自動語義標注系統(tǒng)的實現(xiàn)軟件架構(gòu)47-48
• 5.2 三維模型的自動語義標注過程48-57
• 5.2.1 三維模型的導(dǎo)入和展示48-50
• 5.2.2 維模型轉(zhuǎn)二維圖像實現(xiàn)50-52
• 5.2.3 自動識別圖像的語義標注方法實現(xiàn)52-57
• 5.3 基于瀏覽器的圖像基本分析及相似度比較57-60
• 5.3.1 前段的圖像自動分析57-58
• 5.3.2 二維圖像的相似度比較58-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第六章 系統(tǒng)應(yīng)用驗證與實驗結(jié)果61-79
• 6.1 三維模型自動語義標注系統(tǒng)原型61-66
• 6.1.1 三維模型的導(dǎo)入和展示平臺61-62
• 6.1.2 二維圖像分析及相似度比較62-64
• 6.1.3 基于圖像識別的語義標注過程64-66
• 6.2 視頻資源的自動語義標注系統(tǒng)原型66-68
• 6.2.1 視頻資源的數(shù)據(jù)管理66
• 6.2.2 視頻播放器操作界面66-67
• 6.2.3 視頻資源的畫面截圖語義標注67-68
• 6.3 應(yīng)用效果及分析討論68-78
• 6.3.1 三維模型轉(zhuǎn)換二維圖像實驗68-70
• 6.3.2 二維圖像相似度比較實驗70-73
• 6.3.3 基于圖像識別的語義標注實驗73-74
• 6.3.4 基于視頻資源的自動語義標注實驗74-75
• 6.3.5 本文系統(tǒng)與其他系統(tǒng)的比較75-78
• 6.4 本章結(jié)論78-79
• 第七章 總結(jié)與展望79-82
• 7.1 主要的研究工作總結(jié)79-80
• 7.2 未來的工作展望80-82
• 參考文獻82-85
• 謝辭85-86
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文目錄86-88

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