本文關(guān)鍵詞：基于特征融合及流形排序的三維模型檢索研究

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【摘要】：三維模型被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域,大量的應(yīng)用以現(xiàn)有模型為基礎(chǔ),快速找到所需模型是加速應(yīng)用進(jìn)程的關(guān)鍵�；趦�(nèi)容的三維模型檢索算法能夠從海量的無標(biāo)記三維模型中檢索出用戶所需的對(duì)象成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。三維模型檢索中特征提取、特征編碼、相似性度量是影響檢索準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。本文主要從高區(qū)分度的特征提取、高效的特征編碼方案選取、多特征融合以及相似性度量中流形排序的作用幾個(gè)方面開展研究。在分析現(xiàn)有檢索算法各階段存在的問題后,提出三種三維模型特征、兩種特征融合算法以及一種基于流形排序的三維模型檢索算法,旨在提高三維模型檢索準(zhǔn)確率。三維模型主要分為剛體和非剛體兩種類型,本文針對(duì)剛體三維模型檢索展開研究,所取得的主要研究成果與創(chuàng)新工作概述如下:(1)針對(duì)全局、局部及視圖特征各自存在的問題,分別提出三種特征。形狀分布特征存在著不同模型具有相似特征的情形,而此時(shí)不同模型的包圍盒、面片及法線分布信息均有差異,為此提出一種全局特征,將包圍盒及面片法線分布信息疊加到形狀分布特征中,提升特征區(qū)分度�；谝晥D的特征優(yōu)于其它類型特征,但現(xiàn)有視圖特征忽略產(chǎn)生深度圖像時(shí)的視點(diǎn)差異而將所有深度圖像等同對(duì)待,制約檢索準(zhǔn)確率的提升。為此,我們提出一種融入視點(diǎn)差異的多尺度視圖特征,首先提取多分辨率深度圖像,并根據(jù)深度圖像能否構(gòu)成“三視圖”而將其分兩部分提取特征,分別采用高斯混合模型訓(xùn)練詞典,并通過Fisher編碼以獲得同一模型的兩種特征向量,接著將這兩種特征向量組合得到模型的最終特征向量并用于三維模型檢索。視圖特征還存在著不能正確描述模型被遮擋區(qū)域的空間關(guān)系,造成模型信息丟失的問題。針對(duì)此問題,提出一種三維局部特征,其直接在三維空間中計(jì)算模型給定頂點(diǎn)鄰域內(nèi)的統(tǒng)計(jì)信息,不受遮擋影響,所提特征與視圖特征有較好的互補(bǔ)性。(2)提出兩種特征融合算法并應(yīng)用于三維模型檢索。第一種算法采用距離加權(quán)方式進(jìn)行融合,主要驗(yàn)證互補(bǔ)性對(duì)特征融合的影響。第二種算法基于檢索結(jié)果序列自適應(yīng)加權(quán)方式進(jìn)行融合,解決特征融合過程中存在的權(quán)值難以有效確定以及歸一化過程易受數(shù)據(jù)分布影響的問題。算法首先選定基準(zhǔn)特征并以此為標(biāo)準(zhǔn),自適應(yīng)計(jì)算參與融合的各特征與基準(zhǔn)特征之間的相關(guān)性,并以此為融合的權(quán)值。隨后以檢索結(jié)果序列為輸入,根據(jù)序列中模型的位置序號(hào)獲得初始相似度值,并利用近鄰信息更新相似度值,再以計(jì)算得到的權(quán)值融合不同特征對(duì)應(yīng)的相似度值。由于獲取位置序號(hào)無需對(duì)距離矩陣進(jìn)行歸一化操作,因此有效避免歸一化失效對(duì)融合算法的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了提出算法的有效性。(3)流形排序能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的流形結(jié)構(gòu),提升檢索性能。傳統(tǒng)方法在構(gòu)建用于流形排序的相似度矩陣時(shí)采用高斯核方法,易受異常數(shù)據(jù)點(diǎn)影響,造成流形傳遞失效。為此,我們?cè)谙嗨贫染仃嚇?gòu)建時(shí),直接將模型的位置序號(hào)轉(zhuǎn)換為相似度值,減小異常數(shù)據(jù)及分布對(duì)流形傳遞的影響,實(shí)驗(yàn)顯示改進(jìn)后的流形排序方法更為穩(wěn)定,并且能夠直接作用于融合后的特征,進(jìn)一步提升檢索準(zhǔn)確率。另外在流形傳遞過程還存在著將本已在正確結(jié)果集中的數(shù)據(jù)傳遞到錯(cuò)誤結(jié)果集中的問題,為此我們?cè)诹餍蝹鬟f結(jié)束后,通過疊加原相似度矩陣作為修正項(xiàng),減輕錯(cuò)誤傳遞程度。兩者綜合應(yīng)用,顯著提高三維模型檢索算法的準(zhǔn)確率。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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