基于手繪草圖的三維模型檢索研究與實現(xiàn).pdf

1、三維模型在醫(yī)療、教育、工業(yè)設計、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等領域被廣泛應用。隨著各種三維建模技術的發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了大量公開可用的三維模型數(shù)據(jù)庫。而三維建模成本高昂，因此通過信息檢索技術重用現(xiàn)有三維模型構(gòu)建三維場景有極大需求。三維模型檢索技術成為計算機圖形學中的熱點研究課題。手繪草圖是人類普遍具備的技能，作為人機交互新方法具有得天獨厚的優(yōu)勢。以手繪草圖檢索三維模型相較于其他方式具有簡單、便捷的優(yōu)點，具有很高的研究價值。然而，手繪草圖的抽象性和三維

2、模型的復雜性使得基于手繪草圖檢索三維模型存在很多困難與挑戰(zhàn)。
　　為了解決基于手繪草圖的三維模型檢索方法中存在的困難與挑戰(zhàn)，本文圍繞如何通過深度學習技術解決基于手繪草圖的三維模型檢索展開了深入研究，整合出一套以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為核心的三維模型檢索方案。本文主要完成以下幾個方面的工作:第一，針對手繪草圖與三維模型難以直接匹配的問題，將三維模型渲染為與手繪草圖相似的線條投影圖，從而將問題轉(zhuǎn)化為手繪草圖與三維模型投影圖的匹配問題。第二，

3、針對手工設計的特征提取方法表達能力不強，泛化能力較弱的缺點，研究了使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取方法，構(gòu)建了表達能力和泛化能力強的高級抽象特征。第三，針對手繪草圖與三維模型投影圖風格迥異，難以直接進行相似度度量的問題，提出通過度量學習方法學習一種相似度度量，將手繪草圖與三維模型投影嵌入同一度量空間中進行相似度度量，有效的解決了難以跨域匹配的問題。第四，為了使算法對手繪草圖風格多樣的各種變體保持不變性，在模型中融入限制條件，使得在學習到的