基于三维模型的自动语义标注研究与应用

发布时间：2017-10-16 15:43

  本文关键词：基于三维模型的自动语义标注研究与应用

  更多相关文章： 三维模型 语义标注信息 WebGL 自动语义标注 视频资源 图像识别

【摘要】：近几年来,伴随着计算机可视化技术、虚拟现实与计算机技术的发展,三维图形技术已经广泛地应用到各个领域,计算机的三维模型建模在现实生活中变得越来越重要。三维模型建模技术受到计算机领域以及很多IT企业的认可和关注。同时,在计算机可视化领域中三维建模发展得越来越快,技术也在不断地提高。三维虚拟技术与建模的快速发展导致三维文档的数量也迅速增长,从而可视化领域对三维模型资源的管理和应用有了更高的需求,如需要一个针对三维模型的智能搜索引擎在海量的三维模型中快速检索到满足指定条件的三维模型,需要找出三维模型的特征并进行分类等。目前,在可视化领域内所面临的一个挑战是如何面向结构或非结构化的模型文件,高效地管理海量三维模型。基于以上需求及问题,本文提出了一个在三维建模平台中高效地管理三维模型的解决方案。解决方案主要是对三维模型进行语义标注,语义标注是指模型的提供者除了存储三维模型的数据和结构信息之外,同时还能够持久地维护三维模型的语义信息。在解决方案中,设计了一个实现对三维模型进行全自动语义标注过程的系统。系统能够迅速地从数据库中找到用户导入的三维模型所对应的语义标注信息;能够通过将三维模型文件自动转换成二维图像,来支持语义信息的查询和搜索;还能够迅速地找出三维模型的特征并对模型进行分类。综上所述,本文完成的研究内容如下:一.提出一种算法来抽取并分析三维模型中的视觉和语义信息。其中包括:分析并识别出三维文档中包含的视觉信息和特性。针对三维模型文档的信息特性来推测出同类的语义。二.针对三维模型实现了两种语义标注方法。可通过两种标注方法为原有的三维模型资源进行自动的语义标注,分别为基于图像分析及相似度比较的语义标注和基于图像识别的语义标注。基于图像分析及相似度比较是通过对两个三维模型或者整个三维场景的图像进行识别比较,计算出图像之间的相似度,从而得出模型之间的异同点,找出相似的地方,然后使用已有的语义标注信息,自动进行三维模型语义标注。三.基于三维模型的语义标注构建出原型系统。按照上述的思想和算法,搭建了基于三维模型场景语义标注的原型系统。系统通过将新建的三维模型转换为二维图像,与数据库中的样本模型进行图形比较找出异同点,从而为新模型自动生成语义标注。综上所述,本文设计了一套基于三维模型和视频资源的自动语义标注系统框架。本文所提供的三维模型以及视频资源的自动语义标注方案实现了海量三维模型和视频的有效管理。通过对该标注系统的设计方案进行实验验证后,证明此设计方案能够满足对应需求。
【关键词】：三维模型 语义标注信息 WebGL 自动语义标注 视频资源 图像识别
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-17
• 1.2.1 三维模型技术的发展应用11-12
• 1.2.2 三维模型的半自动语义标注方法12-15
• 1.2.3 三维模型的自动语义标注方法15-16
• 1.2.4 三维模型的增强标注方法16-17
• 1.2.5 语义标注研究现状的总结17
• 1.3 本文研究内容17-18
• 1.4 论文组织结构18-20
• 第二章 三维模型语义标注框架20-24
• 2.1 应用场景分析20-21
• 2.2 需求分析21-23
• 2.2.1 系统用例分析21-22
• 2.2.2 系统性能要求22-23
• 2.3 三维模型的自动化语义标注总体框架23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 三维模型的自动语义标注24-38
• 3.1 基于图像的三维语义标注方法思路24
• 3.2 三维模型转二维图像方法24-28
• 3.2.1 图像转换Base64码机制24-26
• 3.2.2 三维模型转换二维图像26-27
• 3.2.3 图像尺寸的智能缩放算法27-28
• 3.3 图像分析及相似度比较方法28-32
• 3.3.1 二维图像的结构28-29
• 3.3.2 图像相似度比较的框架29
• 3.3.3 图像相似度比较29-32
• 3.4 基于图像的语义标注方法32-36
• 3.4.1 图像识别语义标注框架32-34
• 3.4.2 二维图像转换的存储方法34
• 3.4.3 图像识别语义标注的工作流程34-36
• 3.5 基于相似图像的模型语义获取36-37
• 3.6 本章小结37-38
• 第四章 增强自动语义标注方法38-47
• 4.1 视频语义标注方法思路38-39
• 4.2 基于浏览器的视频处理基础39-42
• 4.3 视频的自动截取画面42-45
• 4.4 视频资源的语义标注45-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 自动语义标注系统设计与实现47-61
• 5.1 自动语义标注系统的实现软件架构47-48
• 5.2 三维模型的自动语义标注过程48-57
• 5.2.1 三维模型的导入和展示48-50
• 5.2.2 维模型转二维图像实现50-52
• 5.2.3 自动识别图像的语义标注方法实现52-57
• 5.3 基于浏览器的图像基本分析及相似度比较57-60
• 5.3.1 前段的图像自动分析57-58
• 5.3.2 二维图像的相似度比较58-60
• 5.4 本章小结60-61
• 第六章 系统应用验证与实验结果61-79
• 6.1 三维模型自动语义标注系统原型61-66
• 6.1.1 三维模型的导入和展示平台61-62
• 6.1.2 二维图像分析及相似度比较62-64
• 6.1.3 基于图像识别的语义标注过程64-66
• 6.2 视频资源的自动语义标注系统原型66-68
• 6.2.1 视频资源的数据管理66
• 6.2.2 视频播放器操作界面66-67
• 6.2.3 视频资源的画面截图语义标注67-68
• 6.3 应用效果及分析讨论68-78
• 6.3.1 三维模型转换二维图像实验68-70
• 6.3.2 二维图像相似度比较实验70-73
• 6.3.3 基于图像识别的语义标注实验73-74
• 6.3.4 基于视频资源的自动语义标注实验74-75
• 6.3.5 本文系统与其他系统的比较75-78
• 6.4 本章结论78-79
• 第七章 总结与展望79-82
• 7.1 主要的研究工作总结79-80
• 7.2 未来的工作展望80-82
• 参考文献82-85
• 谢辞85-86
• 攻读学位期间发表的学术论文目录86-88

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