基于形状分布的机械CAD模型相似性评价算法

提出一种基于形状分布的机械CAD模型相似性评价算法.该方法首先在CAD模型表面随机取点,然后计算随机点之间的距离,通过对距离值进行统计得到形状分布曲线,最后通过对模型间形状分布曲线的比较得到两个模型的相似度,从而实现模型的相似性评价.实验表明该算法能较好的实现机械CAD模型的相似性评价.     

基于形状分布的三维骨骼的相似性度量

文中应用形状分布算法度量由CT数据重建出的三维骨骼的相似度,并提出了改进。基本步骤是:在模型表面选择随机点,计算每两点间的距离,以形状分布函数来构建形状分布直方图,通过比较形状分布直方图来给出不同骨骼间的相似度。实验表明,该方法能够准确度量骨骼的相似性。     

基于形状分布的三维骨骼的相似性度量

文中应用形状分布算法度量由CT数据重建出的三维骨骼的相似度,并提出了改进.基本步骤是:在模型表面选择随机点,计算每两点间的距离,以形状分布函数来构建形状分布直方图,通过比较形状分布直方图来给出不同骨骼间的相似度.实验表明,该方法能够准确度量骨骼的相似性.     

基于藏语句多特征融合的主观题自动评分算法

提出了一种藏语句多特征融合的主观题自动评分算法,构建了关键词词形相似度计算模型、词序相似度计算模型、句子长度相似度计算模型和句子语义相似度计算模型。该算法将计算模型与最大相似度矩阵相结合,计算主观题的标准答案与学生答案之间句子、段落的相似度,最终做出自动评分。实验结果表明,与其他方法比较,该算法能有效降低平均误差值。     

基于句子相似度的论文抄袭检测模型研究

提出一种基于句子相似度的论文抄袭检测模型。利用局部词频指纹算法对大规模文档进行快速检测,找出疑似抄袭文档。根据最长有序公共子序列算法计算句子间的相似度,并标注抄袭细节,给出抄袭依据。在标准中文数据集SOGOU-T上进行的实验表明,该模型具有较强的局部信息挖掘能力,在一定程度上克服了现有的论文抄袭检测算法精度不高的缺点。     

D2分布与三维模型相似评价算法

概述了一种基于D2分布图的三维CAD模型相似评价算法,在引入相关生活实例的基础上,课题以直方图算法和相似评价算法为核心.以模型获取→直方图计算→距离求值→相似度评定为主线索、以技术介绍→算法分析→优化评定为具体细节,最后得出两CAD模型的相似度并做出相似评定.     

一种有效的事件演化分析算法

目前的话题追踪方法无法对话题的发展演化进行全局的把握。为了准确地发现话题中各事件的发展演化关系,提出了一种基于事件多向量模型的事件演化分析算法。该方法通过子话题间的相似度计算来构建话题中的事件,利用事件向量间的相似度计算得到话题演化的具体过程及细节。通过在现实数据中的实验,该方法能够有效地反映话题中事件的来龙去脉。     

旅游本体的概念相似度算法改进

传统的基于信息内容的概念相似度算法在计算信息内容值时过于依赖语料库,给出一个新的只通过WordNet结构计算概念语义相似度的信息内容模型。该模型以WordNet的is-a关系为基础,不仅考虑了概念所包含的子节点个数和所处深度,而且将该概念所处的簇及父节点的信息内容值引入到模型中,使得概念的信息内容值更为精确。实验结果显示将该模型应用到领域本体的概念相似度计算中,可以明显提高现有相似度算法的性能。     

顾及多特征的多尺度道路网相似性计算模型

针对现有的多尺度道路网相似性计算方法对道路网特征顾及不足的问题，提出了一种顾及全局轮廓和局部细节的多特征多尺度道路网空间相似性计算模型。该模型首先提取道路网的全局轮廓边界，通过傅里叶描述子计算出轮廓边的形状相似性，以此来度量多尺度道路网的全局相似性；其次，将能够反映局部密度特征的道路网眼引入到局部相似性计算中，分别求取网眼之间的拓扑相似度和几何相似度，二者结合计算多尺度道路网的局部相似性；最后，进行全局特征和局部特征的相似性归一化，对多尺度道路网目标相似性进行整体度量。实验结果表明，该模型计算结果与实际地物特征变化程度保持了较高的一致性，比较符合人类认知。     

一种基于案例属性特征的区间相似度改进算法研究

基于案例推理的关键是确定问题案例与案例库中的案例属性特征的相似度,针对相似度的算法问题,在分析比较多种已有算法的基础上,提出了一种解决感知信息和案例库中的案例属性特征均为不确定或者不完整信息的区间相似度计算模型,论证了该模型的计算结果适用于特定区间内微小区间相似的问题。结合某型艇抗沉辅助决策系统的预案推理问题,对已有的算法求解结果进行比较,证实了该模型提高了案例相似度计算结果灵敏度。     

拓扑和形状特征相结合的三维模型检索

针对整体相似性检索算法在局部细节特征上的表达能力不足,提出了一种将拓扑和形状特征相结合的三维模型相似性比较方法.首先提取三维模型的骨架,获得模型的整体拓扑特征;然后根据骨架节点将模型分解为多个子部分,并利用球面谐波算法提取每一个子部分的形状特征.模型的匹配分为3步进行:整体骨架的拓扑特征相似性比较,相对应的子部分的局部形状特征相似性比较,模型总的相似性是整体骨架相似性与对应子部分局部形状相似性的加权和.实验结果表明:该方法从整体到局部、由粗到精,综合考虑了拓扑和形状特征,较传统的考虑单一拓扑或形状特征的检索算法有较高的检索精度,同时又支持基于局部特征的相似性检索.     

三维模型的基因匹配式检索方法研究

为了提高基于内容的3D模型检索效率,提出了一种通过基因匹配进行三维模型检索的方法。CAD底层的几何体API及拓扑API作为结构基因和协调基因构成三维模型基因组。基因组相似度主要是指等同基因块的数量、所有结构基因相似度的平均值。将排列次序相同的一系列基因符号串定义为基因块,基因块对应于产品结构的形状特征,基因块的甄别采用的是串模式匹配算法;结构基因相似度是基因欧氏距离的线性函数,采用基因遍历算法实现。参照目标基因组计算待评价基因组的相似度,相应的实例试验演示了这种三维模型检索方法的有效性。     

基于点对分布的三维模型特征提取算法

基于形状分布算法提出了一种基于点对分布的三维模型特征提取算法。该算法根据两随机点间的连线与模型是否有交点，将连线分为U类和W类，并分别为两类连线构建形状分布直方图，从而解决了形状分布算法对于外形相近但细节不同的三维模型的检索问题，提高了检索精度。     

深度特征融合的非刚性三维形状局部匹配

针对海量、异构三维形状匹配与智能检索技术的需求,提出了一种基于级联卷积神经网络(F-PointCNN)深度特征融合的三维形状局部匹配方法.首先,采用特征袋模型,提出几何图像表示方法,该几何图像不仅能够有效区分同类异构的非刚性三维模型,而且能够揭示大尺度不完整三维模型的结构相似性.其次,构建级联卷积神经网络学习框架F-PointCNN,其中,BoF-CNN从几何图像中学习深度全局特征,建立融合局部特征与全局特征的点特征表示;进而对Point-CNN进行点特征的细化与提纯,生成具有丰富信息的深度融合特征,有效提高形状特征的区分性与鲁棒性.最终,通过交叉矩阵度量方法高效实现非刚性三维模型的局部形状匹配.在公开的非刚性三维模型数据库的实验结果表明,该方法提取的特征在大尺度变换的形状分类及局部形状匹配中具有更强的识别力与更高的匹配精度.     

Modeling Real Objects for Kansei-based Shape Retrieval

A large number of 3D models are created on computers and available for networks. Some content-based retrieval technologies are indispensable to find out particular data from such anonymous datasets. Though several shape retrieval technologies have been developed, little attention has been given to the points on human＇s sense and impression （as known as Kansei） in the conventional techniques, In this paper, the authors propose a novel method of shape retrieval based on shape impression of human＇s Kansei. The key to the method is the Gaussian curvature distribution from 3D models as features for shape retrieval. Then it classifies the 3D models by extracted feature and measures similarity among models in storage.     

基于图像辅助的三维模型形状检索

随着3D建模技术的快速发展,互联网上可用的3D模型库出现了爆炸式增长,越来越多的3D模型可以方便地通过网络下载使用.这直接促使了3D形状检索技术的发展,即给出特定的搜索信息,要求系统搜索出符合要求的、相似的3D模型.文章提出了一种新的3D形状检索方法,以3D模型作为输入,系统将会从模型数据库中自动检索出与输入形状最相似的模型.对于给定的输入模型以及数据库中的每一个模型,首先由计算机生成多幅在不同视角下的2D草图;然后,应用Gabor滤波器对每一幅2D草图提取图像上的局部特征,并对特征进行量化,从而得到代表该图像特征的直方图,这样对于每一个3D模型将得到多个代表该模型的直方图;最终,通过对比两个模型之间直方图的相似性,可以得到它们的相似性值,从而检索出与输入模型最相似的模型.文章所提出的方法通过采取2D图像分析方法提取能反映3D模型的特征并计算出模型之间的相似性值.经过测试,在一些公开的数据集上得到了较好的效果.     

基于特征矩阵相似性度量的形状对应性分析

针对快速、高效的三维模型形状分析与匹配技术的迫切需求,提出了融合内蕴热核特征与局部体积特征的三维模型对应形状分析方法。首先,通过拉普拉斯映射以及热核分布提取模型的内蕴形状特征;其次,结合模型热核特征的稳定性与局部空间体积的显著性,建立特征匹配矩阵;最后,通过特征矩阵相似性度量及最短路径搜索实现模型的配准与形状匹配分析。实验结果表明,融合热核距离以及局部体积约束的形状分析方法不仅有效地提高了模型匹配的效率,而且能够有效地识别同一类模型的结构特征,可以应用于进一步实现多组模型的协同分割与模型检索。     

基于曲度特征的三维模型检索算法

针对如何提高复杂曲面的三维模型的检索精度的问题,提出了一种基于曲度特征的三维模型检索算法。首先,在模型表面选取随机采样点,计算点所在局部曲面的高斯曲率和平均曲率,通过高斯曲率和平均曲率求出随机点的曲度值,曲度值表明了曲面的凹凸属性。然后,以模型的质心为球心,以随机点与质心距离和曲度值为坐标轴建立坐标系,统计出一定距离范围内曲度值分布的概率,构建距离与曲度的分布矩阵,以此分布矩阵作为三维模型特征描述符。该特征描述符具有旋转不变性和平移不变性,能够很好地反映复杂曲面的几何特征。最后,通过比较分布矩阵给出不同模型间的相似度。实验结果表明,该方法相比形状分布算法的检索性能有较大提高,尤其适用于具有复杂曲面的三维模型检索。