基于內容的三維模型比較與檢索算法研究.pdf

1、隨著計算機、網絡和多媒體技術的發(fā)展，三維模型以數(shù)字化形式迅速傳播，并廣泛應用于各個領域，三維模型檢索技術成為目前研究的熱點和必然的趨勢。三維模型檢索技術的發(fā)展具有不僅具有重要的理論意義，還具有重大的實際應用價值，同時也會帶動和促進相關領域及技術的發(fā)展。 本文在充分研究現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎上提出自己研究的主要內容：(1)特征提取。利用透視投影和傅立葉變換提取模型的向量特征。(2)分類檢索。把提取的向量特征送入神經網絡，實現(xiàn)模型的反饋檢索

2、。 特征提取。首先探討三維模型預處理的思路和原理，構建預處理模型，實現(xiàn)模型的預處理。然后在預處理的基礎上，選擇六個投影視點把模型透視投影，形成六幅二維圖像，并把圖像做傅立葉變換，在頻域進行低頻采樣獲得模型的向量特征。最后把獲得的高維向量降維，得到適合神經網絡檢索的六維特征向量描述符。 分類檢索。提出用神經網絡實現(xiàn)模型的分類檢索。本文給出網絡的結構、參數(shù)化方法、學習和訓練的具體算法，并用網絡的反饋機制實現(xiàn)系統(tǒng)和用戶的動態(tài)交