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基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法研究

发布时间:2017-03-27 20:19

  本文关键词:基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:三维模型作为声音、图像以及视频之外的第四种多媒体数据类型,目前已被广泛应用于三维影视动画、机械设计以及地理信息系统等多个领域。计算机软硬件水平的大幅度提升,使得三维模型的种类和数量大大增长。为了提升设计开发人员的工作效率,降低开发成本,各个领域出现了大量的三维模型库,以实现资源的重复利用;此外,互联网的普及也进一步加快了数据的传播和共享。因此,研究如何从大量的三维模型中准确地检索到所需要的数据,具有十分重要的理论意义和实际应用参考价值。本文针对三维模型的形状属性,就基于视图的三维检索算法展开研究,并提出了一种基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法。主要包括以下几个方面:首先,在对三维模型进行多角度正交投影时,为了使投影得到的深度图最大程度地保留模型的空间形状信息,提出一种自适应视距投影的操作,即在确定视角方向上,将投影平面自适应地调整到模型的切平面处,使得投影得到的二维深度图像纹理更加丰富,区分性更加明显。其次,为了充分利用模型库中重要的类信息,提出一种基于有监督视觉词袋框架的三维模型特征编码方法,采用有监督的类词典替代传统的通用词典,以更加完备地表达模型的典型局部特征,从而使后续编码得到的特征向量更准确地描述三维模型的形状。最后,由于在实际应用中,用户往往更关心检索结果的前几页内容,而对排在后面的模型关注甚少,受此启发,本文提出一种检索结果修正策略,首先对初始检索结果中前几页模型的类标签进行统计分析,由此确定查询输入模型所属的类别,并以此为根据,实现对初始检索结果的修正,提升最终的检索准确率。实验在普林斯顿大学的基准模型库上进行,结合本文所提出的自适应视距投影和有监督的类词典进行三维模型检索时,平均准确率达到74.1%,相对于现有基于单一视距的单位球面投影和传统通用词典的三维检索算法提升了18.1%,表明本文算法能够更加准确、有效地描述和区分三维模型的形状。此外,采用本文所提出的检索结果修正策略对初始查询结果进行修正后,检索精度大大提升,达到90.1%,验证了该操作的有效性。并且,由于该修正操作和前期三维检索过程相互独立,因此可以将该策略直接推广到其他三维模型检索算法中,以进一步提升各种检索方法的整体性能。
【关键词】:三维模型检索 多视图 视觉词袋 自适应视距 类词典 检索结果修正
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-15
  • 1.1 课题研究背景及意义10-11
  • 1.2 国内外研究历史及现状11-13
  • 1.3 本文内容与安排13-15
  • 第二章 基于内容的三维模型检索技术15-31
  • 2.1 基于内容的三维模型检索算法框架15-17
  • 2.2 三维模型的表示17-18
  • 2.3 三维模型预处理18-20
  • 2.4 特征提取20-26
  • 2.4.1 基于形状分布的特征提取20-21
  • 2.4.2 基于射线采样的特征提取21-23
  • 2.4.3 基于图的特征提取23-24
  • 2.4.4 基于视图的特征提取24-26
  • 2.4.5 其他特征提取方法26
  • 2.5 相似性度量26-28
  • 2.6 检索性能评价28-30
  • 2.7 本章小结30-31
  • 第三章 基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法31-46
  • 3.1 视觉词袋框架理论31-35
  • 3.1.1 图像局部区域特征描述32-34
  • 3.1.2 视觉词典与统计直方图34-35
  • 3.2 基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法流程35-36
  • 3.3 三维模型多角度投影图像的低层局部描述36-39
  • 3.3.1 三维模型预处理36
  • 3.3.2 自适应视距多角度投影36-39
  • 3.3.3 局部稠密SIFT特征提取39
  • 3.4 基于有监督视觉词袋框架的三维模型高层特征提取39-43
  • 3.4.1 高斯混合模型40
  • 3.4.2 无监督的通用词典训练40-41
  • 3.4.3 有监督的类词典调整训练41-42
  • 3.4.4 Fisher特征编码42-43
  • 3.5 距离向量计算与结果修正43-45
  • 3.5.1 距离向量计算44
  • 3.5.2 检索结果修正44-45
  • 3.6 本章小结45-46
  • 第四章 基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索实验及分析46-56
  • 4.1 实验数据46
  • 4.2 实验流程46-47
  • 4.3 参数设置47-48
  • 4.3.1 词典长度设置47-48
  • 4.3.2 相关因子选取48
  • 4.4 实验与结果分析48-55
  • 4.4.1 自适应视距投影和类词典的有效性验证48-51
  • 4.4.2 检索结果修正策略的有效性验证51-54
  • 4.4.3 同其他三维模型检索算法的性能比较54-55
  • 4.5 本章小结55-56
  • 结束语56-58
  • 参考文献58-65
  • 攻读学位期间发表论文与研究成果清单65-66
  • 致谢66

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  本文关键词:基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:271034

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