[發明專利]一種基于語義的三維模型檢索系統和方法

有效

• 申請號: 201210421340.2
• 申請日: 2012-10-29
• 公開（公告）號: CN102955848A
• 公開（公告）日: 2013-03-06
• 發明（設計）人: 李海生;劉璇;曹健;蔡強
• 申請（專利權）人: 北京工商大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京泛華偉業知識產權代理有限公司 11280
• 代理人: 王勇

技術領域

本發明總的涉及信息檢索技術領域，具體涉及一種基于語義的三維模型檢索系統和方法。

背景技術

隨著互聯網信息的高速增長以及多媒體技術在日常生活中的普及，信息檢索已不僅局限于文本檢索，而是能夠根據多媒體文件進行多媒體檢索，即已逐步向圖像檢索、音頻檢索、視頻檢索等方向擴展。同時，為了便于提高人們對檢索系統的使用，文本檢索也應逐步融合語義含義，從而縮小高層語義與低層數據的語義鴻溝。

三維模型已逐步應用到工業、設計業、微生物業等多個領域。三維模型能夠生動形象的表示物體的結構與組成，但由于數據量大，因此其不能夠像文本信息一樣進行快速的檢索。這就導致了大量的三維模型重復生成、存儲，不便于三維模型的重用。現階段，三維模型的檢索主要采用基于內容的檢索方法。其實質是根據三維模型的視覺特征來建立特征索引，所建立的特征索引符合人類視覺要求，即檢索結果在視覺上是相似的。基于內容的三維模型檢索主要采用如下步驟：首先，通過對待檢索的三維模型的視覺特征進行預處理，提取抽稀三維模型的數據；隨后對已抽稀的數據進行三維模型特征提取，提取出該三維模型的特征向量；最后計算待檢索三維模型與特征向量數據庫中的特征向量的相似程度，根據相似程度在三維模型庫中得到檢索結果。

當前，三維模型檢索系統主要包括文本檢索、二維草圖檢索和基于內容的三維模型檢索三種方式。其中，二維草圖檢索和基于內容的三維模型檢索都是基于圖像圖形的基本特征進行檢索。而文本檢索依舊停留在對三維模型所具有的語義概念標注進行關鍵詞檢索，并不是真正意義上的語義檢索。其中，語義概念標注是文本關鍵詞標注的一種，是用戶或專家對三維模型的一種具有語義概念的文本描述，常由簡短的詞語組成，可用于三維模型語義檢索。其目的是通過對三維模型進行語義概念上的標注，即可為三維模型增添語義概念，最終能為用戶提供基于語義的三維模型檢索方法。對于文本檢索來說，如果兩個完全不相似的三維模型，但是卻具有相同的語義概念標注，那么檢索此語義概念標注時，這兩個三維模型將被共同作為檢索結果進行輸出。相反，若三維模型的語義概念標注并不相同，但是在語義層面上相關，例如，檢索“家具”一詞，應該出現有柜子、椅子、桌子等，而并不是僅出現具有“家具”語義概念標注的一類三維模型。這種情況，可以被描述為“語義鴻溝”問題，即高層語義與低層三維模型的代溝。這種情況常出現于文本檢索當中，從而導致文本檢索的結果精度不高。

基于語義的三維模型檢索能夠避免“語義鴻溝”問題、能夠貼近用戶的日常用語，例如：用戶輸入“四肢動物”，系統將會檢索出“狗”、“貓”和“馬”等三維模型，而這些三維模型的語義概念標注上包含的內容可能只是“狗”、“貓”和“馬”等類別名稱，而并未標注“四肢動物”，但在語義上這些內容是屬于“四肢動物”這一語義概念的。目前，已有的三維模型系統對于三維模型的語義概念進行的標注是單一的，或者只是基于專家角度對三維模型進行的標注，由于在用戶真正使用時，由于每個人對事物的看法、角度、知識儲備的不同，以及用戶便于采取與自己日常用語貼近的方式來提供檢索需求，從而導致在進行語義概念標注的檢索時，會產生較大的偏差。

現有的使用基于語義的三維模型檢索有中國專利申請號200810115698.6所公開的三維模型檢索系統和方法，圖1示出了該檢索系統的結構圖。該專利提出了一種多層次的相關性反饋算法MRF，MRF主要利用反饋機制獲取用戶反饋的高層語義信息，通過不斷地分解，將高層語義信息轉化為不同特征向量之間的權重關系和特征向量內部的相關性信息，即根據用戶的反饋信息對檢索模型各個特征向量的權重值和相關性信息進行更新。利用更新后的各個特征向量的權重值和相關性信息，計算出檢索模型與匹配模型之間的相似度距離，根據相似度距離獲得與檢索模型相似的三維模型。因而，這種方法仍舊是基于三維模型內容上的檢索，通過用戶的相關性判斷來輔佐修正三維模型特征向量，并不能完成基于語義對三維模型的檢索。

發明內容

針對上述問題，本發明提出了一種基于語義的三維模型檢索系統和方法，以采用真正意義上的語義檢索的方式來解決高層語義信息與低層三維模型特征信息的語義鴻溝問題。

根據本發明一個實施例，提供一種三維模型檢索系統，包括語義檢索模塊和語義數據庫，其中：

所述語義檢索模塊還包括：分詞子模塊、語義關聯計算子模塊和信息傳遞子模塊，其中

所述分詞子模塊用于對用戶所輸入的檢索語句進行語義分詞和過濾，并獲得語義概念；