基于显著点和关键块相结合的图像检索方法

提出了一种基于小波变化显著点和基于关键块相结合的图像检索方法。首先利用小波变换提取图像的显著点,然后将图像划分成均匀的图像块,将图像块分为有显著点的和无显著点两类。提取块的低层次特征矢量,将两幅图像之间的匹配转换成图像块之间的匹配。在图像检索时,通过对这两类图像块分别进行相似性度量,对得到的结果加以不同的权重,以实现对图像局部或全局不同要求的检索。     

基于扩展射线法的三维模型检索

针对原始射线法特征提取时间较长、仅利用三角形面片问题,提出一种基于不相交平面束原理的扩展射线法。从质心均匀散射出一组射线与三角形面片相交,利用射线确定的不相交平面束定位交点;根据交点、顶点到质心的距离,建立检索模型以改善三维模型的检索效果。利用普林斯顿大学三维模型库的10类模型作为实验数据,实验结果表明：与原始射线法对比,扩展射线法不仅提高了特征提取速度,而且提高了检索准确率。     

基于压缩域显著点的图像检索方法

给出了基于DCT压缩域显著点的快速图像检索方法,该方法直接利用少量DCT非零系数快速计算图像显著点,不需要完全解压缩,降低了计算复杂度,并且具有较强的鲁棒性。实验结果表明,基于显著点提取的图像特征表征能力强,适于图像检索。     

基于小波特征点的图像检索算法

点匹配技术在基于内容的图像检索中已被广泛使用.提出了一种新的基于小波变换和Barnard算子的彩色特征点检测算法.首先,将彩色图像分解为3个通道并分别对每个通道作小波变换;其次,对一给定的小波系数,通过模极大值可以在高分辨率子图像中找到与之最相关的一个系数,对于第1层小波系数,通过Barnard算子在原始图像数据中查找潜在特征点;最后,通过自适应门限和连续点集约减算法得到最终的特征点.实验表明,该方法提取的特征点具有很强的鲁棒性并能对图像进行有效的表示,可以有效提高图像检所的准确率.     

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。     

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。     

一种MRG骨架树的三维模型检索方法

根据多分辨率Reeb图（MRG）原理,依据测地线函数分割模型,有效地提取反映模型拓扑结构的Reeb图骨架。进而,映射Reeb图为树结构,分析各骨架节点的拓扑属性,并提取其相应区域的离散曲率信息作为局部形状属性。最终,有效结合拓扑和几何形状特征,计算模型的相差度。该方法突出了模型的总体拓扑特征以及模型的表面细节,一系列的实验结果验证了其高效性、鲁棒性。     

基于多模态融合的三维模型检索算法研究

为了获得更好的三维模型检索分类性能,基于深度学习模型研究了多模态信息融合对三维模型的特征描述,在训练步骤提出相关性损失函数来指导不同模态之间的训练,提取更稳健的特征向量;最后将融合特征应用于三维模型的检索和分类,在ModelNet40数据集上进行了三维模型分类任务和检索任务评估。实验结果及与现有方法进行的对比证明了该方法的优越性,为三维模型检索分类领域提供了一种新的思路。     

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。     

基于同义词扩展的贝叶斯网络检索模型

利用同义词挖掘术语间的关系,对用于信息检索的简单贝叶斯网络进行若干改进,得到一个包含术语间直接关系的扩展模型。实验结果表明通过进一步调节扩展模型中的参数,可以获得良好的检索效果。     

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。     

基于面积分布算子的三维模型检索算法

在产品设计、3D制作等领域中经常使用大量的三维模型,但现有的基于属性的检索方式由于属性数据不全、不准的问题,搜索引擎还不提供有效的三维模型检索服务。提出了一种与CAD系统无关的基于面积分布算子的三维模型检索算法,该算法采用模型中顶点关联的三角形面积总和及平均面积构成的面积序列,对面积分布序列进行归一化操作和傅里叶变换等处理,得到最终的面积分布算子,将三维模型的相似度计算映射为面积分布序列的比较。在普渡大学建立的工程标准模型库(ESB)上对该算法进行了验证和比较。实验结果表明该算法客观反映了模型的相似程度,明显提高了传统的检索算法的效率和速度。     

一种改进的中轴骨架三维模型检索算法

针对三维模型检索算法性能较低的问题,提出了一种改进的中轴骨架三维模型检索算法。     

3D model retrieval based on color + geometry signatures

Color plays a significant role in the recognition of 3D objects and scenes from the perspective of cognitive psychology. In this paper, we propose a new 3D model retrieval method, focusing on not only the geometric features but also the color features of 3D mesh models. Firstly, we propose a new sampling method that samples the models in the regions of either geometry-high-variation or color-high-variation. After collecting geometry + color sensitive sampling points, we cluster them into several classes by using a modified ISODATA algorithm. Then we calculate the feature histogram of each model in the database using these clustered sampling points. For model retrieval, we compare the histogram of an input model to the stored histograms in the database to find out the most similar models. To evaluate the retrieval method based on the new color + geometry signatures, we use the precision/recall performance metric to compare our method with several classical methods. Experiment results show that color information does help improve the accuracy of 3D model retrieval, which is consistent with the postulate in psychophysics that color should strongly influence the recognition of objects.     

3D object retrieval based on Spatial+LDA model

Multimedia Tools and Applications - Latent Dirichlet Allocation (LDA) is one popular topic extraction method, which has been applied in many applications such as textual retrieval, user...     

Specific object retrieval based on salient regions

In this paper, we present an image retrieval technique for specific objects based on salient regions. The salient regions we select are invariant to geometric and photometric variations. Those salient regions are detected based on low level features, and need to be classified into different types before they can be applied on further vision tasks. We first classify the selected regions into four types including blobs, edges and lines, textures, and texture boundaries, by using the correlations with the neigbouring regions. Then, some specific region types are chosen for further object retrieval applications. We observe that regions selected from images of the same object are more similar to each other than regions selected from images of different objects. Correlation is used as the similarity measure between regions selected from different images. Two images are considered to contain the same object, if some regions selected from the first image are highly correlated to some regions selected from the second image. Two data sets are employed for experiment: the first data set contains human face images of a number of different people and is used for testing the retrieval algorithm on distinguishing specific objects of the same category; and the second data set contains images of different objects and is used for testing the retrieval algorithm on distinguishing objects of different categories. The results show that our method is very effective on specific object retrieval.