[發明專利]一種三維模型檢索方法

有效

• 申請號: 201611008301.4
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN106599053B
• 公開（公告）日: 2020-02-04
• 發明（設計）人: 周燕;曾凡智;楊躍武
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06F16/435;G06K9/00;G06K9/36;G06K9/46
• 代理公司: 44245 廣州市華學知識產權代理有限公司
• 代理人: 梁瑩;顧思妍

本發明提供一種三維模型檢索方法，包括：將三維模型的格式轉換為離散體素化格式的三維模型和三維網格模型，以便特征提取；對三維網格模型采用基于射線的三維模型切比雪夫特征提取方法進行特征提取，得到低維度的壓縮感知特征F_CSCR；對離散體素化格式的三維模型采用基于壓縮感知的三維模型特征提取方法進行特征提取，得到空間分層特征，即為壓縮感知特征F_HCS和分層熵特征F_ENT；采用監督學習的融合特征系數尋優方法得到壓縮感知特征F_CSCR、壓縮感知特征F_HCS和分層熵特征F_ENT的權值系數；返回與多特征融合檢索模型庫中個模型相似度高的三維模型作為檢索結果，以可視化界面展示檢索結果。本發明的三維模型檢索方法效率高，檢索熵最小，從而提高檢索效率。

技術領域

本發明涉及三維模型處理領域，更具體地說，涉及一種三維模型檢索方法。

背景技術

近年來，隨著三維數據獲取技術、三維圖形建模方法及圖形硬件技術的發展，三維模型已成為繼聲音、圖像和視頻之后的第四種多媒體數據類型，三維模型的數量也呈爆炸性增長。三維模型的應用領域也越來越廣，在工業產品的模型設計、虛擬現實、3D游戲、多媒體教學、影視動畫、模擬仿真、分子生物學和三維地理信息系統等領域中廣泛應用。高逼真度的三維建模非常費時費力，日益發達的互聯網技術為復用已有的三維模型提供了條件。隨著多媒體技術的普及和發展，各種三維模型不斷地出現并應用在社會生產生活的各個方面。因此，如何從已有的各種三維模型數據庫中快速準確地檢索到自己需要的三維模型，成為目前需要解決的一個問題。

目前多數基于內容的三維模型檢索方法還存在一些問題：如所提取特征不能完全表達三維模型信息、計算復雜度高、特征提取和特征匹配的時間長、特征存儲空間大、特征信息容易缺失、不能實現用戶交互操作等。隨著多媒體應用領域對三維模型檢索速度和質量不斷提高的要求，目前的三維模型檢索技術還遠遠不夠，有待更深入的研究和探索。因此，現階段通過對現有的三維模型檢索方法進行改進，或者結合新的理論，研究新的三維模型檢索方法，對于解決目前三維模型檢索的難題，具有非常重要的意義和價值。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的缺點與不足，提供一種三維模型檢索方法，該檢索方法是基于壓縮感知技術的，可有效提高三維模型檢索的速度和精度。

為了達到上述目的，本發明通過下述技術方案予以實現：一種三維模型檢索方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：輸入三維模型；

步驟2：將輸入的三維模型標準化進行姿勢矯正，以消除不同模型的平移、縮放和旋轉所造成的影響；

步驟3：將三維模型的格式轉換為離散體素化格式的三維模型和三維網格模型，以便特征提取；

步驟4：對三維網格模型采用基于射線的三維模型切比雪夫特征提取方法進行特征提取，得到低維度的壓縮感知特征F_CSCR；對離散體素化格式的三維模型采用基于壓縮感知的三維模型特征提取方法進行特征提取，得到空間分層特征，即為壓縮感知特征F_HCS和分層熵特征F_ENT；

步驟5：采用監督學習的融合特征系數尋優方法得到壓縮感知特征F_CSCR、壓縮感知特征F_HCS和分層熵特征F_ENT的權值系數；

步驟6：建立多特征融合檢索模型庫，對壓縮感知特征F_CSCR、壓縮感知特征F_HCS和分層熵特征F_ENT進行融合檢索，并與多特征融合檢索模型庫的特征比較；