三維模型檢索技術(shù)可提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)效率,減少設(shè)計(jì)時(shí)間。針對(duì)形狀分布算法(D2)只適用于全局特征檢索而對(duì)局部特征描述不足的缺點(diǎn),文中提出一種融合局部特征和全局特征的三維模型檢索方法。首先,運(yùn)用蒙特卡洛算法在模型表面隨機(jī)取點(diǎn),計(jì)算隨機(jī)點(diǎn)對(duì)間的D2距離和協(xié)方差距離,然后聯(lián)合統(tǒng)計(jì)兩種特征距離的分布概率,形成距離分布矩陣。最后采用Manhattan距離度量距離分布矩陣的相似性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可實(shí)現(xiàn)機(jī)械三維模型檢索,檢索性能明顯優(yōu)于兩種經(jīng)典算法。

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【文章目錄】：
1 引言
2 算法原理
3 算法實(shí)現(xiàn)
    3.1 模型表面隨機(jī)取點(diǎn)
    3.2 協(xié)方差距離及D2距離計(jì)算
    3.3 距離分布矩陣計(jì)算
    3.4 模型的相似性度量
    3.5 檢索性能的評(píng)價(jià)
4 實(shí)例檢索與結(jié)果分析



本文編號(hào)：3791746