[發明專利]多媒體模型檢索方法、裝置及系統

有效

• 申請號: 200710076944.7
• 申請日: 2007-09-06
• 公開（公告）號: CN101382934A
• 公開（公告）日: 2009-03-11
• 發明（設計）人: 馬彥平;張勤偉
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種多媒體模型檢索方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

獲取待檢索的多媒體模型參數；

對所述獲取待檢索的多媒體模型參數進行預處理，其中預處理包括：對所述獲取的多媒體模型進行各向同性變換，及根據各向同性變換后的多媒體模型進行頂點采樣；

根據所述預處理后的多媒體模型參數對所述多媒體模型進行投影描述得到投影描述結果；

對所述投影描述結果進行特征抽取；

根據特征抽取后的結果與存儲的模型多媒體文件信息進行匹配得到檢索結果；及

根據用戶對檢索結果標注的多媒體模型訓練得到支持向量機，并通過所述支持向量機對多媒體模型進行基于概率的分類，利用分類結果更新檢索結果。

2.如權利要求1所述的多媒體模型檢索方法，其特征在于，所述對投影描述結果進行特征抽取包括：利用Zernike矩對所述多媒體模型進行特征抽取。

3.如權利要求1所述的多媒體模型檢索方法，其特征在于，所述根據用戶對檢索結果標注的多媒體模型訓練得到支持向量機，并通過所述支持向量機對多媒體模型進行基于概率的分類具體包括：

將用戶手工標注作為訓練樣本，根據所述訓練樣本訓練得到所述支持向量機；

利用所述支持向量機對數據庫中的模型進行預測。

4.如權利要求3所述的多媒體模型檢索方法，其特征在于，所述用戶手工標注為相關模型的權重標注為1，不相關模型的權重標注為-1。

5.如權利要求3所述的多媒體模型檢索方法，其特征在于，所述利用支持向量機對數據庫中的模型進行預測包括：對數據庫中的每個模型進行預測，得到每個模型歸屬到的相關的或不相關的概率值，并用所述概率值對相似度值進行修正。

6.如權利要求1所述的多媒體模型檢索方法，其特征在于，所述根據多媒體模型參數對所述多媒體模型進行投影描述包括：對三維多媒體模型進行球面投影，計算球面投影圖像。

7.如權利要求1所述的多媒體模型檢索方法，其特征在于，該方法進一步包括：對所述匹配得到的檢索結果或所述更新檢索結果進行排序。

8.如權利要求1所述的多媒體模型檢索方法，其特征在于，所述獲取待檢索的多媒體模型參數的文件格式為三維模型文件.3ds或文本文件.txt格式。

9.如權利要求1所述的多媒體模型檢索方法，其特征在于，所述基于概率的分類包括基于后驗概率的歸為相似的分類。

10.一種多媒體模型檢索裝置，其特征在于，該裝置包括：

模型文件初始化模塊，用于獲取待檢索的多媒體模型參數；

預處理模塊，用于對所述獲取待檢索的多媒體模型參數預處理，所述預處理模塊進一步包括，各向同性變換單元，用于對所述獲取的多媒體模型進行各向同性變換，以及頂點采樣單元，用于根據各向同性變換后的多媒體模型進行頂點采樣；

投影模塊，用于根據所述預處理后的多媒體模型參數對所述多媒體模型進行投影描述得到投影描述結果；

特征抽取模塊，用于對所述投影描述結果進行特征抽取；

相似度匹配模塊，用于根據特征抽取后的結果與存儲的模型多媒體文件信息進行匹配得到檢索結果；及

反饋模塊，用于根據用戶對檢索結果標注的多媒體模型訓練得到支持向量機，并通過該支持向量機對多媒體模型進行基于概率的分類，利用分類結果更新檢索結果。

11.如權利要求10所述的多媒體模型檢索裝置，其特征在于，所述反饋模塊還包括：

支持向量機訓練單元，將用戶手工標注作為訓練樣本，根據所述訓練樣本訓練得到所述支持向量機；

支持向量機預測單元，用于利用所述支持向量機對數據庫中的模型進行預測。

12.如權利要求10所述的多媒體模型檢索裝置，其特征在于，該裝置還包括：

相似度排序模塊，用于對所述匹配得到的檢索結果或所述更新檢索結果進行排序。

13.一種多媒體模型檢索系統，其特征在于，該系統包括：

數據庫管理系統，用于存儲多媒體模型文件信息；

模型檢索裝置，用于獲取待檢索的多媒體模型參數，對所述獲取待檢索的多媒體模型參數進行預處理，其中預處理包括：對所述獲取的多媒體模型進行各向同性變換，及根據各向同性變換后的多媒體模型進行頂點采樣；根據所述預處理后的多媒體模型參數對所述多媒體模型進行投影描述得到投影描述結果，對所述投影描述結果進行特征抽取，根據特征抽取后的結果與所述數據庫管理系統存儲的多媒體文件信息進行匹配得到檢索結果，根據用戶對檢索結果標注的多媒體模型訓練得到支持向量機，并通過該支持向量機對多媒體模型進行基于概率的分類，利用分類結果更新檢索結果。