使用形状变化描述三维模型

针对三维模型检索中的形状特征提取问题,提出利用三维模型自身形状变化信息构造形状特征描述符的方法.首先选择一组等间距互相平行的平面切割三维模型,得到三维模型的切片集合;然后定义相邻切片的 差来描述切片间的形状变化,并通过所有相邻切片间的差值来反映三维模型自身的形状变化,以此作为三维模型的形状特征描述符.该方法与三维模型的旋转、平移无关,同时不依赖于模型的点云分布,并且精简模型三角面片对算法的影响较小.实验结果验证了该方法的有效性.     

一种多特征动态集成的3D模型检索方法

基于内容的3D模型检索是多媒体信息检索的热点研究问题之一,其主要的问题是提取3D模型的形状特征,但是采用单一特征很难保证检索系统对于任意输入查询模型都有很好的检索准确率.为了提高准确率,引入多种形状特征,通过加权求和在输出层融合,得到总体上模型间的相似度.每种特征采用动态权值,针对输入查询模型的不同,根据用户反馈对知识库中的权值自动更新.采用了形状分布特征和球面调和特征进行系统的建模,实验表明,文中方法比采用单特征检索的准确率大大提高.     

一种基于部件空间分布的三维模型检索方法

三维形状分析是三维模型检索的关键问题.提出一种基于三维模型部件空间分布的形状特征描述方法.此方法的主要思想是依据认知心理学的理论,在描述对象形状时强调它的结构属性.首先将三维模型分割为若干个组成部件,每个部件用一个曲面片表示,然后采用曲面片的质心位置、面积占总面积的百分比的组合作为部件特征,最后将满足指定条件的部件特征的集合作为三维模型的形状特征.基于这一特征表示,给出了一种三维模型检索方法.该方法具有受模型精度和连通性影响较小、相似性度量的计算速度较快的优点.实验结果验证了该检索方法的有效性.     

一种多特征动态集成的3D模型检索方法

基于内容的3D模型检索是多媒体信息检索的热点研究问题之一,其主要的问题是提取3D模型的形状特征,但是采用单一特征很难保证检索系统对于任意输入查询模型都有很好的检索准确率。为了提高准确率,引入多种形状特征,通过加权求和在输出层融合,得到总体上模型间的相似度。每种特征采用动态权值,针对输入查询模型的不同,根据用户反馈对知识库中的权值自动更新。采用了形状分布特征和球面调和特征进行系统的建模,实验表明,文中方法比采用单特征检索的准确率大大提高。     

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.     

改进的Ankerst三维模型检索算法

针对基于Ankerst方法的形状描述符对三维模型本身内容描述不够充分的问题,提出一种改进的三维模型检索方法.使用球壳和扇区组合模式对三维模型所在的空间进行分割,构成形状直方图;然后,旋转过球心的平面与模型求交点提取相交点信息和闭环,生成具有拓扑特征的形状描述符;利用相似函数来计算模型之问的相似度.实验表明,这种方法能达到比较好的检索效果.     

SR-SIHKS：一种非刚体全局形状特征

非刚体由于姿态变化会产出多样的形变,因此非刚体的形状检索比刚体更具挑战性。形状特征提取是非刚体三维模型形状检索的关键问题。为了提高非刚体形状检索的准确度,提出了一种非刚体全局形状特征提取方法。此方法的核心思想是将稀疏表示（Sparse Representation,SR）理论用于对尺度无关的热核特征（Scale Invariant Heat Kernel Signature,SIHKS）进行稀疏编码,因此被称为SR-SIHKS。改进了SIHKS局部特征的提取方法,根据所处理的模型库来自适应地确定热扩散时间参数;采用K-SVD算法来训练字典,借助Batch-OMP算法实现局部特征的稀疏编码;将非刚体三维模型的所有局部特征的稀疏编码汇聚为全局形状特征。实验结果表明,SR-SIHKS具有比SIHKS和HKS更优的检索效果。     

形状和颜色混合不变量在图像检索中的应用

多视觉特征的图像检索是当前基于内容的图像检索领域的重要方向.已有的多特征的检索主要通过线性加权的方法对特征进行组合,但这种组合方式仅实现了代数意义上的合并,未能真正利用和发掘特征间存在的相互关系,并且权重值不容易确定,检索结果易受权重值的影响.针对这一问题,提出一种形状-颜色混合不变特征的构造方法,特征提取的过程包含同时对形状、颜色信息的抽取,直接构造出能够同时对形状仿射变换和颜色对角-偏移变换具有不变性的特征,也称作形状-颜色矩不变量.首先分别在图像的2维几何空间、3维颜色空间定义形状核、颜色核,然后对形状核、颜色核的乘积进行多重积分,最后做规范化,就得到一个不变量.理论上,通过选择不同的形状核、颜色核可以推导出无穷多的不变量.实验结果表明,该方法优于加权组合特征的方法;与加权特征、局部特征相比,形状-颜色矩不变量对于同一物体不同成像条件下的近复制图像、整体属性相似的图像、大体类似的物体图像等表现出较高的检索性能及效率.     

Onto3D——一种基于本体的三维模型检索系统

由于目前的三维模型检索技术中基于文本的检索方法和基于内容的检索方法所使用的关键词或形状特征不能包含模型的语义信息,因而检索的结果不能完全满足用户检索的意图.为此实现了一种基于本体的三维模型检索系统Onto3D. Onto3D能够根据用户的检索条件,利用知识库中模型的语义信息进行推理和查询;也可以根据用户反馈信息,从三维模型的底层特征推出高层语义信息.对Princeton Shape Benchmark的实验表明,Onto3D系统在文本和形状检索中都取得了较好的效果.     

三维模型检索相关的特征提取和语义研究

随着网络上使用或存储在数据库中的三维模型数量迅速增加,如何从大量的三维模型中检索到相似的三维模型变得十分必要。由于目前基于形状的三维模型检索不包含语义概念,因而检索的结果已不能满足用户的需要。针对此现象提出一种新方法,即结合语义和形状特征的三维模型检索。使用K-means算法把形状特征聚类到语义群中,空间关系消除具有相似外观模型之间的歧义。利用普林斯顿形状基准数据库进行实验,结果证明了该方法的可行性。     

非刚性三维模型检索特征提取技术研究

三维模型特征描述符是一种简洁且信息量丰富的表示方式.特征提取是许多三维模型分析处理任务的关键步骤.近年来,针对非刚性三维模型特征提取技术的研究引起了人们的广泛关注.本文首先汇总了常用的非刚性三维模型基准数据集和算法评价标准.然后在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将非刚性三维模型特征分为人工设计的特征描述符和基于学习的特征描述符两大类并分别加以介绍.对每类方法所包含的典型算法,尤其是最近几年基于深度学习的特征提取算法的基本思想、优缺点进行了分析、对比和总结.最后进行总结,并对未来可能的发展趋势加以展望.     

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.     

基于渲染图像角度结构特征的三维模型检索方法

为了充分利用三维模型的颜色、形状、纹理等特征,提出以三维模型渲染图像为数据集,利用渲染图像角度结构特征实现三维模型检索。首先,该方法以三维模型渲染图像为测试集,利用已有类别标记的自然图像作为训练集,通过骨架形状上下文特征对渲染图像进行分类,提取角度结构特征,建立特征库;然后,对输入的自然图像提取角度结构特征,与特征库中的角度结构特征进行相似度匹配计算,实现三维模型检索。实验结果表明, 充分利用 渲染图像的颜色、形状和空间信息是实现三维模型检索的有效方法。     

Extracting 3D model feature lines based on conditional random fields

We propose a 3D model feature line extraction method using templates for guidance. The 3D model is first projected into a depth map, and a set of candidate feature points are extracted. Then, a conditional random fields (CRF) model is established to match the sketch points and the candidate feature points. Using sketch strokes, the candidate feature points can then be connected to obtain the feature lines, and using a CRF-matching model, the 2D image shape similarity features and 3D model geometric features can be effectively integrated. Finally, a relational metric based on shape and topological similarity is proposed to evaluate the matching results, and an iterative matching process is applied to obtain the globally optimized model feature lines. Experimental results showed that the proposed method can extract sound 3D model feature lines which correspond to the initial sketch template.     

匹配图像与3维模型特征点的真实感3维头重建

提出并实现一种基于两张正交图像和一个标准3维头模型,并利用2D图像特征点和3D模型特征点的匹配进行3维头模型重建的算法。首先,进行面部区域和头发区域的分割,利用色彩传递对输入图像进行颜色处理。对正面图像利用改进后的ASM（主动形状模型）模型进行特征点定位。改进局部最大曲率跟踪(LMCT)方法,更为鲁棒的定位了侧面特征点。在匹配图像特征点与标准3维头上预先定义的特征点的基础上,利用径向基函数进行标准头形变,获得特定人的3维头部形状模型。采用重建好的3维头作为桥梁,自动匹配输入图像,进行无缝纹理融合。最后,将所得纹理映射到形状模型上,获得对应输入图像的特定真实感3维头模型。     

3维模型局部高度研究

提出一种新的3维模型的特征点检测算法。该算法可以作为其他许多3维模型处理技术的预处理操作(如模型简化、模型匹配、视点选择等)。与其他3维模型特征点检测算法相比,该算法具有两个特点： 1)引入一种新的显著性度量方法——“局部高度”,而不是传统的曲率。认为3维模型表面某点的视觉重要性(即显著性)是由它所在位置的凸起程度来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定,因此,提出局部高度这种新的显著性度量方式。 2)基于局部高度,引入Mean Shift算法这种非参数化的概率密度估计方法来对3维模型表面的局部高度分布进行聚类分析,然后计算出3维模型的特征点。实验结果表明,该算法能够很好地捕捉视觉上显著的3维模型特征点,且在不同分辨率下均有稳定的表现。     

基于形状特征描述算子的3D模型检索

针对投影图像的形状特征,结合傅里叶描述算子、Zernke不变矩、形状参数、离心率的特点,提出一种基于权重关系的合成的形状特征描述算子,将其应用到3D模型投影图像检索算法中。实验结果表明,相比其他4种形状特征描述算子,该算子能较好描述投影图像的轮廓、区域以及整体特征信息,并可提高算法的检索效率。     

利用隐式解码器的三维模型簇协同分割

目的 为建立3维模型语义部件之间的对应关系并实现模型自动分割,提出一种利用隐式解码器（implicit decoder,IM-decoder）的无监督3维模型簇协同分割网络。方法 首先对3维点云模型进行体素化操作,进而由CNN-encoder （convolutional neural network encoder）提取体素化点云模型的特征,并将模型信息映射至特征空间。然后使用注意力模块聚合3维模型相邻点特征,将聚合特征与3维点坐标作为IM-decoder的输入来增强模型的空间感知能力,并输出采样点相对于模型部件的内外状态。最后使用max pooling聚合解码器生成的隐式场,以得到模型的协同分割结果。结果 实验结果表明,本文算法在ShapeNet Part数据集上的mIoU （mean intersection-over-union）为62.1%,与目前已知的两类无监督3维点云模型分割方法相比,分别提高了22.5%和18.9%,分割性能得到了极大提升。与两种有监督方法相比,分别降低了19.3%和20.2%,但其在部件数较少的模型上可获得更优的分割效果。相比于使用交叉熵函数作为重构损失函数,本文使用均方差函数可获得更高的分割准确率,mIoU提高了26.3%。结论 与当前主流的无监督分割算法相比,本文利用隐式解码器进行3维模型簇协同分割的无监督方法分割准确率更高。     

基于变形与测地距离一致性约束的3D面皮点对应

针对三维面皮生理点对应关系建立这一难题,充分考虑测地距离在描述复杂几何体表面形状方面的优势,提出了基于变形与测地距离一致性约束的3D面皮生理点对应方法。首先在Frankfurt坐标变换后标定面皮特征点集,利用特征点对应关系进行TPS变形;然后根据特征点几何特征向量建立初始点对应关系集,并利用测地距离一致性约束对其进行修剪以生成对应关系核心集;最后扩展对应关系核心集,直至确定源模型上每一顶点的对应关系。实验表明,该方法提高了点对应关系准确度,可有效建立三维面皮生理点对应关系。