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.     

基于角点及空间分布的图像检索方法

本文提出了一种利用角点特征进行图像检索的新方法,该方法利用改进后的Harris算法检测角点,在此基础上结合角点信息、质心距与非角点信息进行检索。该描述方法对形状的平移、旋转、尺度具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能够充分利用轮廓信息正确描述形状特征,且实现简单,有效提高了检索的效率。     

基于轮廓特征点的三维模型相似性匹配算法

针对Heczko算法容易丢失一些表示三维模型轮廓的重要信息,从而降低匹配准确性这一问题,研究了一种基于轮廓特征点的三维模型相似性匹配算法。通过函数投影提取三维模型的轮廓,再提取每一个轮廓上的角点,把角点作为特征点,用特征点的曲率值构成一个点集,最后计算点集之间的Hausdorff距离,进行相似性匹配。实验结果表明该算法提高了三维模型的检索准确性。     

多模态特征融合与词嵌入驱动的三维检索方法

在基于点云和图像的三维模型分类检索中,现有特征融合方法忽略了模态内的特征信息和模态间的互补信息,存在融合特征丢失的问题,且分类标签和预测特征之间缺乏高维相关性,检索准确率较低。针对该问题,提出一种多模态特征和词嵌入联合驱动的网络结构,以对三维模型进行分类检索。在特征提取过程中,利用特征提取器提取来自点云和视图的三维模型特征,通过共享空间来对齐不同模态的特征。在模态融合过程中,计算不同模态之间的余弦相似度以增强模态特征,将增强特征进行拼接得到融合特征。在模型特征分类的过程中,通过建立词嵌入模型与分类标签的高维相关性实现三维模型特征的统一表示和分类检索。在ModelNet10和ModelNet40数据集上进行实验,结果表明,该网络的平均检索精度均值分别达到92.9%和91.5%,可以获取精准的三维模型特征描述符,与VoxNet、SCIF、MVCNN等检索方法相比,其能显著提高三维模型的检索精度和分类准确率。     

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.     

一种基于结构的三维模型检索方法

内在结构特征作为三维模型的一个重要特征,从逻辑上代表了模型的形状特征。通过计算不同三维模型的表面点信息,提取出三维模型的骨骼信息作为特征值,并与需要查询的目标的结构特征进行匹配比较,最终得到查询结果。不同于常用的基于表面特征的三维模型检索方法,该文采用一种体素化三维模型、提取骨骼得到结构特征,通过图编辑距离匹配特征值得到检索结果的三维模型检索方法。     

基于角点特征的图像检索新方法

多数基于角点的图像检索方法都是基于角点颜色特征提出的,并没有考虑特征显著性。针对此,对角点的多种特征进行实验分析,利用其中较为显著的两种特征,提出一种基于角点的特征进行图像检索的新方法。算法构建角点的广义灰度共生矩阵作为局部纹理特征;同时提取角点周围区域的Hu不变矩作为局部形状特征。最后对纹理特征和形状特征进行加权运算,将其加权结果作为检索特征实现检索。实验结果表明,选择合适的权值,结合角点的两种特征能实现更好的检索效果。     

基于局部特征概率密度估计的三维模型特征提取方法

特征提取是三维模型检索中的关键.给出了基于局部特征概率密度估计的三维模型特征提取体系框架.针对三维表面局部几何特征集,利用核密度估计方法估计选定目标点的特定局部特征密度构成特征向量,用以描述三维模型.抽取三维网格模型的单元特征及多个单元特征组合而成的多元特征支持实现三维模型检索.实验验证了其检索性能优于基于统计的直方图特征提取方法.     

基于变形分析的三维Susan角点检测算法*

为了准确地在三维网格模型上定位特征角点,提出了一种基于变形分析的三维Susan角点检测算法。算法首先利用邻接区域信息定义顶点的变形函数,由变形函数值得到候选角点集合;对于候选角点,设定比较区域,在区域内用相似比较函数确定角点;最后,在一定邻接区域内使用非极大值抑制去除虚假角点。使用特定模拟数据和真实三维人脸模型进行角点检测,实验结果验证了该算法的优越性和有效性。     

一个相关反馈三维模型深度图像检索算法

基于图像的三维模型检索比形状特征和拓扑结构特征具有更易于实现且检索效果好等优点,但现有基于图像的三维模型检索方法存在一些问题,如没有考虑三维深度信息、所提特征不能全部表达三维模型信息且不能实现用户交互操作等。对此提出一种基于深度图像的三维模型相关反馈检索算法:首先提取三维模型深度图像边界方向直方图和Zernike矩特征;然后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分类器的构造和模型的标注;最后利用调整好的权值分类器进行检索和标注。实验表明,该算法实现了三维模型的相关反馈检索和标注,提高了检索的精确性,并增强了系统的实用性,为进一步进行语义检索打下基础。