融合细节与整体特征的三维模型检索方法

三维模型检索技术能有效提高三维模型的复用率和共享率.为了提高三维模型检索结果的准确率,提出一种融合细节与整体特征的三维模型检索方法,通过SIFT特征和傅立叶描述子特征来对三维模型进行特征描述.分别利用这2种特征来对三维模型进行相似度度量,再通过加权求和的方式对这2种特征进行融合.通过融合这2种特征可以达到同时兼顾三维模型的整体形状特征和局部细节特征,实验证明该方法能提高三维模型检索结果的准确率.

基于流形排序的三维模型检索方法

针对现有的基于视图的三维模型检索方法大多将二维投影视图特征直接用于表示三维模型,忽略不同视点下的二维投影视图特征的贡献度的问题,提出一种基于流形排序的三维模型检索方法,关注不同二维投影视图特征的贡献度。通过旋转三维模型获得34张不同视点的二维投影视图,采用基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)特征的词袋模型提取34张二维投影视图的词频向量特征,利用流形排序将同一个三维模型的34个词频向量特征聚合成一个三维模型特征。试验表明,基于流形排序的三维模型检索方法能够有效地提高检索结果的准确率。

融合整体和局部信息的三维模型检索方法

基于特征融合的三维模型检索方法能有效提高检索效率,提出一种融合整体和局部信息的三维模型检索方法。分别通过Canny算子提取边缘特征和基于尺度不变特征变换特征的词袋模型提取词频向量特征,边缘特征用于描述三维模型的整体信息,词频向量特征用于描述三维模型的局部信息,将这两种特征融合成为新的特征用于描述三维模型。试验表明,融合整体和局部信息的三维模型检索方法能够有效地提高检索结果的准确率。