非刚性三维形状匹配中基于谱分析的形状描述符综述

基于谱分析的形状描述符在非刚性三维形状匹配中取得了较好的匹配效果，引起了研究者的广泛关注.谱分析是基于流形上拉普拉斯贝尔特拉米算子谱分解的一种内蕴形状分析方法.谱形状描述符和谱距离分布函数是最主要的两类谱分析形状描述符，它们具有不同的数学性质和物理意义.基于两类不同的形状描述符，给出了详细的方法分析及其在形状匹配中的应用.首先，给出了应用基于谱分析的形状描述符的非刚性三维形状匹配框架，介绍了几种常用的谱形状描述符及谱距离分布函数的基本思想和计算方法；然后，分析比较了这些形状描述符的优缺点及应用场景，为研究者选择基于谱分析的形状描述符提供参考；最后，通过实验对比了不同基于谱分析的形状描述符的算法鲁棒性、时间耗费及非刚性匹配性能，以此推动谱分析形状描述符的应用进程.     

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。     

A multiresolution descriptor for deformable 3D shape retrieval

In this paper, we present a spectral graph wavelet framework for the analysis and design of efficient shape signatures for nonrigid 3D shape retrieval. Although this work focuses primarily on shape retrieval, our approach is, however, fairly general and can be used to address other 3D shape analysis problems. In a bid to capture the global and local geometry of 3D shapes, we propose a multiresolution signature via a cubic spline wavelet generating kernel. The parameters of the proposed signature can be easily determined as a trade-off between effectiveness and compactness. Experimental results on two standard 3D shape benchmarks demonstrate the much better performance of the proposed shape retrieval approach in comparison with three state-of-the-art methods. Additionally, our approach yields a higher retrieval accuracy when used in conjunction with the intrinsic spatial partition matching.     

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.     

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.     

基于2D轮廓图的三维模型相似性比较研究

将三维模型分别从正视、侧视、俯视3个角度投影到3个平面.再将3个平面上的2D投影轮廓图等分成若干个扇形区域.计算每个区域内的顶点与模型重心的最大距离.如此分别得到三个平面上2D轮廓图的特征向量.提取每个模型的这3个特征向量作为其形状描述符,然后进行接下来的模型相似性匹配.实验结果表明:该方法不但简便而且具有较好的三维模型检索准确性.     

融合信息熵和CNN 的基于手绘的三维模型检索

基于手绘草图的三维模型检索(SBSR)已成为三维模型检索、模式识别与计算机视 觉领域的一个研究热点。与传统方法相比,基于卷积神经网络(CNN)的三维深度表示方法在三 维模型检索任务中性能优势非常明显。本文提出了一种基于手绘图像融合信息熵和CNN 的三 维模型检索方法。首先,通过计算模型投影图的信息熵得到模型的代表性视图,并将代表性视 图经过边缘检测等处理得到三维模型投影图的轮廓图像;然后,将轮廓图像和手绘草图输入到 CNN 中提取特征描述子,并进行特征匹配。本文方法在Shape Retrieval Contest (SHREC) 2012 数据库和SHREC 2013 数据库上进行实验。实验证明,该方法的效果较其他传统方法检索准确 度更高。     

一种新颖的测地距傅立叶轮廓描述符

在传统的用于图像检索的傅里叶轮廓描述符的基础上,提出了一种新颖的、基于图像轮廓的测地距傅里叶描述符,并在标准图像轮廓数据库MPEG-7上进行了测试。实验结果表明这种轮廓描述符在性能上优于其他基于图像轮廓的傅里叶描述符。     

单像机有源形状恢复方法研究

物体表面三维形状恢复是计算机视觉的一个重要研究内容.给出了一种利用网格结 构光,采用单像机恢复物体表面三维形状的方法.提出了一种新的定标方法和投影模板检测 算法,并构造完成了有源三维重建实验系统.结果表明该方法能快速、准确地恢复物体形状.