一种基于实例学习的三维模型检索匹配方法

传统的基于内容的三维模型检索的相似性度量方法主要借鉴二维图像检索中所采用的距离度量算法,达到比较两三维模型相似度的目的,该做法限制了模型间匹配的广度.针对这种单核匹配的限制,提出了一种新的多核匹配方法.利用图论中两点间的最短距离的思想,得出两模型最相似那他们的距离最短,因此查询样本跟匹配的样本存在的通路上的模型节点能影响他们的相似度,这样就提高了匹配的广度和精度.同时在已有的特征提取基础上,把标签繁衍算法应用到最短距离求解中,并将基于实例学习的K近邻方法引入到模型匹配算法中,实现了半监督学习,提高了系统的查准率.

基于属性和图形匹配的案例检索技术的研究与应用

为了实现弹体案例的快速准确检索,文章将用于互联网3D图形搜索技术引用到案例检索过程中来,并且将其与传统的基于属性的匹配算法结合起来,提出了一种新的综合匹配算法。与现有的案例检索算法相比,基于属性和图形的综合匹配算法可以更加全面地反映出案例之间的相似性。通过案例研究表明,该算法可以快速、方便地对弹体成形工艺案例库进行检索。