基于自适应多类中心和半异构网络的三维模型草图检索

草图具有易于构建且不受语言、专业、年龄限制等优势,基于手绘草图的三维模型检索受到越来越多的关注.然而在三维模型草图检索任务中,三维模型具有复杂性,草图具有类内多样性,同时三维模型与草图之间又具有巨大的域间差异性,这些特点的相互作用严重影响检索的准确性.针对以上问题,提出了一种基于自适应多类中心和半异构网络的三维模型草图...     

基于设计草图的零配件检索算法

在机械制造智能化进程中不可避免地产生了海量零配件模型信息,给数据的高效检索带来了巨大的挑战。考虑到设计草图具备用户友好且轻量级的特性,方法通过构造深度跨域表征模型进行基于设计草图的机械零配件模型检索。针对草图和三维模型的跨模态信息关联问题,提出特征联合学习方法,旨在控制检索对象类内及类间差异的过程中,使特征描述符习得单一域特征的同时融合跨域信息,建立跨模态数据在共嵌空间下的一致性关联表征。最后,利用哈希编码构建索引表实现海量数据的快速检索。在零部件数据上的实验结果表明,所提出的基于设计草图的零配件检索方法在同期方法中既能实现最准确的检索结果,也具备较高的检索效率。方法在提升跨模态零配件信息检索准确性的同时提高了数据管理效率,从而间接提升了产品设计的效率和便捷性,相关系统已经在部分企业落地应用且获得良好反馈。     

Easy modeling of realistic trees from freehand sketches

Creating realistic 3D tree models in a convenient way is a challenge in game design and movie making due to diversification and occlusion of tree structures. Current sketch-based and image-based approaches for fast tree modeling have limitations in effect and speed, and they generally include complex parameter adjustment, which brings difficulties to novices. In this paper, we present a simple method for quickly generating various 3D tree models from freehand sketches without parameter adjustment. On two input images, the user draws strokes representing the main branches and crown silhouettes of a tree. The system automatically produces a 3D tree at high speed. First, two 2D skeletons are built from strokes, and a 3D tree structure resembling the input sketches is built by branch retrieval from the 2D skeletons. Small branches are generated within the sketched 2D crown silhouettes based on self-similarity and angle restriction. This system is demonstrated on a variety of examples. It maintains the main features of a tree: the main branch structure and crown shape, and can be used as a convenient tool for tree simulation and design.     

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。     

结合深度特征和信息量的三维模型标注方法

针对三维模型语义检索应用,提出一种三维模型语义自动标注方法,建立三维模型内容特征和语义特征之间的映射关系。首先,利用基于深度信息的特征提取方法计算三维模型形状特征描述符,在单位立方体的六个面上正交投影后获取六幅深度缓存图像,提取图像二维傅立叶变换后的270维低频系数作为三维模型内容特征。其次,针对语义词汇之间相似度计算需要,提出一种语义相似度计算方法,采用本体层次结构的深度、宽度、同义词集密度信息计算词汇信息量,定义语义词汇间的信息量关系,得到语义相似度。再次,利用语义排歧策略消除语义词汇二义性,提高语义词汇相似度计算的准确性。最后,融合三维模型内容特征相似度计算和本体语义相似度计算方法,利用样本库中相似模型包含的词汇概率信息和模型内容相似度值,计算待标注模型的语义描述信息。通过模型标注实验,验证了该方法的准确性。     

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.     

字典重建和空间分布关系约束下的特征选择与图像拼接

目的 针对大型图像检索领域中,复杂图像中SIFT特征描述子的冗余和高维问题,提出了一种基于字典重建和空间分布关系约束的特征选择的方法,来消除冗余特征并保留最具表现力的、保留原始空间结构性的SIFT特征描述子。方法 首先,实验发现了特征选择和字典学习方法在稀疏表示方面的内在联系,将特征选择问题转化为字典重构任务;其次,在SIFT特征选择问题中,为了保证特征空间中特征的鲁棒性,设计了新型的字典学习模型,并采用模拟退火算法进行迭代求解;最后,在字典学习的过程中,加入熵理论来约束特征的空间分布,使学习到的特征描述子能最大限度保持原始SIFT特征空间的空间拓扑关系。结果 在公开数据集Holiday大型场景图片检索数据库上,通过与国际公认的特征选择方法进行实验对比,本文提出的特征选择方法在节省内存空间和提高时间效率（30%~ 50%）的同时,还能保证所筛选的特征描述子的检索准确率比同类特征提高8%~ 14.1%;在国际通用的大型场景图片拼接数据库IPM上,验证本文方法在图像拼接应用中特征提取和特征匹配上的有效性,实验表明本文方法能节省（50% ~70%）图像拼接时间。结论 与已有的方法比较,本文的特征选择方法既不依赖训练数据集,也不丢失重要的空间结构和纹理信息,在大型图像检索、图像拼接领域和3D检索领域中,能够精简特征,提高特征匹配效率和准确率。     

3D CAD model matching from 2D local invariant features

The matching of particular types of CAD models to existing physical models can provide invaluable support to the process of CAD design and reuse. To meet the demand for fast and robust algorithms to detect predefined models in database, an local invariant model matching approach is proposed in this paper. It first maps the 3D CAD model to 2D principal image plane by its first two principal components, and then finds affine invariant key points in the 2D image. The CAD model matching problem is implemented as key points matching. Experimental results show the proposed 3D model retrieval method performs fairly well in retrieving similar models from a database of 3D CAD models.     

3D CAD model retrieval based on the softassign quadratic assignment algorithm

A retrieval method for 3D CAD models based on the softassign quadratic assignment algorithm is presented in this paper. Firstly, retrieval models and target models are expressed as face adjacency graphs (FAGs) and thus 3D CAD model retrieval is turned to a graph matching problem. Secondly, vertex and edge compatibility matrices between the FAGs of a retrieval model and a target model are calculated. Then, an optimization objective function is created from compatibility matrices of a retrieval model and a target model, which serves as the similar metric for choosing vertex mapping matrix M of two models. Finally, the softassign quadratic assignment algorithm is introduced to find the optimal vertex mapping matrix M. Experimental results have shown that the proposed method supports 3D CAD model retrieval, and it is promising to meet the requirement of engineering applications.     

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.