基于整数中轴骨架的3维模型检索算法

针对3维模型检索算法性能较低的问题,提出了一种基于整数中轴骨架的3维模型检索算法。在对3维模型进行姿态调整和各向同向性预处理后,提取模型的整数中轴骨架,并记录每个骨架点相应的几何信息,对提取的骨架按不同的空间区域划分,形成模型骨架二叉树。为了能够描述骨架二叉树的不同节点对模型整体相似性匹配的影响程度,为每个节点定义一个特征权值,其大小由该节点对应的骨架区域大小所决定。最后,采用由粗到细逐步淘汰的策略计算不同模型的相似度。对一个标准3维模型测试数据库的检索实验结果表明,由于将模型的拓扑结构和统计特征相结合,该算法可以得到较好的检索性能。

基于径向夹角直方图的3维模型检索

针对表面法向存在的姿态敏感问题,提出了以法向和极半径构造旋转不变的径向夹角几何特征。在此基础上,结合模型极半径定义径向夹角直方图应用于3维模型检索。算法首先对模型采用一系列同心球进行分解。对落入每个球环的点,计算径向夹角用于描述其局部几何属性。最后结合极半径和径向夹角构造旋转不变直方图特征。此外,针对网格表面点随机采样存在的分布不均匀问题,采用了体素化使采样点在表面分布更为均匀。实验结果表明,径向夹角直方图在检索准确率和检索效率方面要优于其他类似的直方图。

一种基于视图分类的3维模型检索方法

3维模型检索是近年来基于内容检索的研究热点。在基于2维草图检索3维模型的研究中,通常没有结合人的知识。为了提高3维模型检索的精度,提出了一种基于视图分类的3维模型检索方法,它的主要思想是通过视图分类将人对3维模型的认知变换为对2维视图的理解,以便在度量2维草图与视图之间的相似性时能利用人的知识。该方法涉及以下2个问题:视图分类、2维草图与视图之间的相似性度量。实验结果表明,该方法能提高检索精度,因此可应用在2维草图查询方式的3维模型检索中。

基于主动式图学习的3维模型检索方法

针对传统检索方法无法克服3维模型姿态与分辨率变化对精度的影响,基于主动式图学习方法,提出了一种全新的3维模型检索方法.以3维模型侧影轮廓的概率密度分布作为3维模型相似度度量,借助图学习模型完成3维模型的流形构建和检索,并利用主动学习原理增加模型的适用范围,提高检索准确率.实验结果表明,该算法有更高的检索准确率.

几何特征映射下的3维模型相似性匹配研究

针对3维统计特征对模型几何信息描述过于弱化的问题,提出了一种基于3维模型的多视点深度图的几何统计特征提取方法。因为模型库中的每个3维模型的多视点深度图经过相位傅里叶变换后,就可以得到对应3维模型表面面片的法向方向和面片面积大小的2维统计直方图,而且查询模型通过主元分析方法还可得到一个最佳视点深度图和相应的2维统计直方图,所以可通过与模型库的多视点统计直方图进行匹配计算来实现3维模型的相似性匹配和检索。实验表明,该方法对模型的简化是鲁棒的,并具有平移、尺度和旋转不变性,这就很好地解决了3维统计特征对模型几何信息过于弱化的问题,并适合模型的粗分类。

一种基于球面调和描述子的3维模型相似性比较算法

提出了一种基于球面调和描述子的3维模型相似性比较算法。首先,对3维模型进行一分为二的递归分解,然后对每次递归分解得到的3维模型顶点集合进行球面映射得到其球面图像,最后计算所有球面图像的球面调和描述子得到3维模型的特征二叉树。通过对3维模型特征二叉树进行相似性比较可以得到3维模型的相似性。实验结果表明,该算法不仅能较好地比较3维模型相似性,而且对坐标系旋转变换、模型噪声、网格简化和细分具有较好的鲁棒性。

3维模型形状相似性比较算法综述

随着3维模型使用得日益广泛，对3维模型检索系统的研究，近年来日益受到了国内外广大研究人员的关注。3维模型形状相似性比较算法是3维模型检索系统的主要研究问题之一，很多学者对其进行了深入的研究并提出了很多算法。为了使人们对该领域现状有个概略了解，首先介绍了3维模型检索系统，同时回顾了近几年来3维模型检索技术的发展概况，并且从3维模型检索系统实用性的角度分析了3维模型形状相似性比较算法所应该具备的特点；然后对3维模型形状相似性比较算法进行了分类综述，同时分析了它们的特点，并对其中的一些算法进行了检索对比实验；最后归纳了3维模型形状相似性比较算法研究所面临的困难和挑战，指出了进一步研究此问题的发展空间，并对此问题进行了展望。