摘要
提出了1种基于多模态三维模型数据的新算法,用来解决模型检索问题.首先,从每个三维模型中提取模型的结构信息和视觉信息.然后,采用图匹配的方法处理不同模型之间的相似性度量问题.最后,利用1个简单的统计模型是用来处理相似性测量和并完成检索过程.最后的对比实验证明了该方法的优越性.
A novel algorithm based on multimodal 3 D model data is proposed to handle model retrieval problem. Firstly, it extracted structure information and visual information from each virtual 3 D model.Then, a universal graph matching is employed to handle similarity measure in different modals respectively.Finally, a simple statistical model is utilized to handle similarity measure and finish retrieval process. The final comparing experiments demonstrate the superiority of our approach.
出处
《南开大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期59-65,共7页
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Nankaiensis
基金
国家自然科学基金(61502337
61472275)
天津市应用基础与前沿技术研究计划(15JCYBJC16200)
天津大学北洋学者英才计划(2014XRG-0046)