3D模型检索技术综述

全面地综述了3D模型检索技术,介绍了3D模型检索界面和一个3D模型检索系统,并对该技术领域的未来发展进行了总结和展望．     

基于面积分布的3D模型检索技术

基于内容的3D模型检索技术难以提取形状特征,该文通过提取表面面积分布来表示3D模型的形状特征,采用主分量分析方法确保特征满足平移不变性、旋转不变性、对称不变性。以切分块内三角面片面积和与总面积的比值作为特征,确保缩放不变性。二次型形式的距离公式计算的相似度能够有效地区分特征分量的空间位置。实验表明,基于面积分布的检索技术具有较好的检索效果。     

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。     

用于3D模型检索的扩展距离球面调和表达

使用光线投射方法对3D模型定义了一个对应的球函数--扩展距离球函数,然后引入了球面调和分析方法,构造了一种对于平移、缩放和旋转变换具有不变性的特征向量,并用于基于形状的3D模型检索中.与基于向径方法结合,提高了检索的效果,扩大了应用范围.     

3D模型的加权特征点曲率球面调和表达

利用特征点最远距离与特征点曲率的乘积对3D模型定义了对应的球函数,使用全局特征对局部特征的加权值定义了3D模型对应的球函数,然后对此球函数进行调和分析,得到一组平移、旋转、缩放不变的特征描述符,使用此特征描述符进行检索。实验结果表明使用此方法具有较好的检索效果。     

基于极限投影变换的3D模型检索

基于认知理论和投影理论,提出极限投影面积方法对三维模型进行坐标标准化:将模型不断绕过模型重心的基向量旋转,采集每次坐标面投影面积,在多次迭代后得到最大面积投影,用同样办法获得另一坐标面上的最小面积投影,建立模型的坐标系.实验结果表明:该方法标准化的坐标系处理对象范围宽,适用于网格模型、点云模型和各类曲面模型,针对模型噪声、简化、攻击等有很强的鲁棒性.经该方法标准化的三维模型在3个坐标面的投影作为模型的特征描述子,并在实验中为实验模型库建立了对应的特征描述子库,使得对模型检索转化为特征描述子间的比较检索.检索实验表明:该方法针对增加了特征描述子的模型库具有较快的检索速度;同时具有较强的鲁棒性,但检索的精度稍差.     

基于最大相似类别和位置熵的三维模型融合检索方法

为了有效利用各特征集对三维模型内容的描述信息,对各种特征集上分别 检索的结果进行综合分析,统计各类模型的分布概率得到查询模型的最大相似类别,然后在 各个检索结果中统计该类别模型的位置熵,基于最大相似类别模型数目和位置熵计算融合权 值。在普林斯顿标准3D 模型集上进行实验,并和其他几种动态融合方法和静态方法进行比 较,结果说明所提出的方法在有弱特征集存在的情况下是有效的。     

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。     

一种基于视图分类的3维模型检索方法

3维模型检索是近年来基于内容检索的研究热点。在基于2维草图检索3维模型的研究中,通常没有结合人的知识。为了提高3维模型检索的精度,提出了一种基于视图分类的3维模型检索方法,它的主要思想是通过视图分类将人对3维模型的认知变换为对2维视图的理解,以便在度量2维草图与视图之间的相似性时能利用人的知识。该方法涉及以下2个问题:视图分类、2维草图与视图之间的相似性度量。实验结果表明,该方法能提高检索精度,因此可应用在2维草图查询方式的3维模型检索中。     

一种基于切片的三维模型检索算法*

为了更加高效地从三维模型库中检索出相似模型,提出了一种基于切片的三维模型检索算法。首先应用主元分析对三维模型进行预处理;然后对预处理后的模型在不同位置和不同方向上进行切片,根据所得切片断面的相对面积进行三维模型检索。基于该算法设计并实现了三维模型检索系统。实验采用PSB(PrincetonShape Benchmark)提供的三维模型数据库,结果表明把模型的切片截面作为三维模型的特征描述,能有效地区分不同模型,并取得了较好的检索效果。     

一种基于加强三维模型细节的形状分布检索算法*

基于形状分布算法提出了一种加强细节检索的算法。该算法首先将经过预处理的模型分割为N个子模块并分别进行特征提取,然后构造每个子模块的形状分布直方图,最后通过比较子模块的相似度来计算模型的相似度。该算法相比形状分布算法比较准确地计算出了模型间的相似性,有效地提高了细节的分辨,解决了外形相近但细节不同的问题。     

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。     

基于聚类分析的三维模型检索综述

为提高三维模型的检索性能,将聚类分析用于特征描述符的提取以及模型间相似性关系划分等方面,能够对三维模型进行较为合理的分类,对较大规模三维模型数据库的索引和组织进行完善,提高三维模型检索效率。针对当前主流的基于聚类的三维模型检索算法进行分析,比较几种聚类算法的优势与不足,在其基础上进行改进,并继续应用于三维模型的检索中。     

3D CAD model retrieval with perturbed Laplacian spectra

This paper presents a novel approach to the 3D CAD model retrieval, whereby the 3D models are treated and matched as undirected graphs. While there is much success made in the matching of graphs based on their spectral decomposition, most of these approaches consider smooth surfaces and are not suitable for CAD models because of their complex topology and singular structure. In the proposed approach, the models are simplified based on the piecewise flat properties of the surfaces first, and a perturbed Laplacian spectrum approach is then applied to characterize the shape. These spectral values are used as samples for spectral distribution estimation. The perturbed spectral distributions of different models are then compared by their KL-divergence for model retrieval. The proposed approach is tested with models from known 3D CAD database for verification.     

改进的三维模型形状分布检索算法

针对传统D1距离形状分布函数获取采样点计算复杂、模型内容描述不充分和检索速率低下等问题提出了一种改进方法。该方法的关键点是：首先采用平移和缩放对模型进行标准化处理,用于减少面片之间的差异,使得采样点均匀地落在模型的表面;其次采用三角面片的索引号进行随机数的生成,并且利用三角面片的重心和质心进行有效的计算,以便用于缩短模型的处理时间和提高检索速率。利用普林斯顿大学三维模型数据库中的部分模型作为实验数据,实现结果表明：改进的方法不会降低模型的检索性能,并有效地减少了模型查询和处理时间。     

三维模型检索中的预处理技术

随着三维建模技术和数字化技术的发展,基于内容的三维模型检索技术应运而生.由于三维模型是一种自由度很高的信息,在特征提取之前对三维模型进行坐标系归一化预处理,从而保证所提取特征的平移不变性、比例不变性和旋转不变性,使得同样的三维模型在不同的坐标系下具有相同的相似度,这样可以提高基于内容的三维模型相似性比较算法的准确性.而预处理的效果对检索性能有着很大的影响,对PCA和各向异性变换这两种主要预处理技术进行了研究.     

基于内容和语义的三维模型检索综述

多媒体信息的检索是信息复用的重要途径。三维模型检索作为三维建模过程中的关键技术之一,近年来随着三维建模的广泛运用而被深入研究。针对目前三维模型检索技术的进展,首先介绍了基于内容的检索技术,按照提取的特征将其分为四类：基于统计数据、基于几何外形、基于拓扑结构和基于视觉特征,分别介绍各类技术的主要成果和优缺点;然后介绍考虑语义信息,解决“语义鸿沟”现象的基于语义的检索方法,根据切入角度将其分为三类：相关性反馈、主动学习和本体技术,随后介绍了各类技术的相互关系与特点;最后总结和提出了三维模型检索的未来研究的发展方向。     

一个基于深度图像的三维模型检索算法

三维模型检索是现在的研究热点,提出一种基于深度图像的三维模型检索算法。对三维模型进行规范化处理,采用基于正交投影的方法计算三维模型在其包围立方体的六个面上的深度图像;提取深度图像的边界方向直方图和Zernike矩特征;利用特征距离度量进行三维模型检索,并采用相关反馈技术实现权值的调整,得到用户最满意的目标检索模型。对比实验表明,该算法避免了传统视觉图像丢失三维模型空间信息的缺点,有效地提高了检索的精确性和鲁棒性。