[發明專利]一種基于3D打印模型內容的模型推薦方法

在審

• 申請號: 201710235091.0
• 申請日: 2017-04-12
• 公開（公告）號: CN107194312A
• 公開（公告）日: 2017-09-22
• 發明（設計）人: 王尚廣;李靜林;孫其博;王紅熳;林榮恒;楊放春
• 申請（專利權）人: 廣東銀禧科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q30/06
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司11018
• 代理人: 蔣歡,王琦

1.一種基于3D打印模型內容的模型推薦方法，其特征在于，包括：

對3D打印模型庫中模型進行特征提取，建立特征庫；

對用戶定制或瀏覽的3D打印模型進行特征提取；

用所提取的特征與所述特征庫中模型的特征進行相似度對比，選出相似度最大的K個模型進行推薦，K為自然數；

其中，所述特征提取包括：顏色特征提取、形狀特征提取和紋理特征提取。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

所述顏色特征提取包括：將彩色模型量化為N1種顏色的彩色模型，并分別計算這N1種顏色在距離間隔為1和為2時的顏色相關矩陣，然后抽取兩個相關矩陣的對角線元素作為物品的顏色特征，得到一個2N1維的顏色特征向量，其中，N1為自然數。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于：

所述N1為64，所述顏色特征向量為

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

所述形狀特征提取包括：采用模型的N2個不變矩作為所述模型的形狀特征向量。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于：

所述N2為7，所述形狀特征向量為

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：

所述紋理特征提取包括：首先，提取模型的共生矩陣，所述共生矩陣用兩個位置的像素聯合概率密度定義，然后，提取共生矩陣的N3個特征，并計算距離間隔分別取N4個值時的模型紋理特征，得到N3*N4維的模型紋理特征向量。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于：

所述N3為6，所提取的共生矩陣的N3個特征包括：能量、相關性、對比度、反差、熵和最大概率；

所述N4個取值分別為：1、2、3和4；

所述N3*N4維的模型紋理特征向量為：

8.根據權利要求1至7任一項所述的方法，其特征在于：

每一個模型用顏色特征向量、形狀特征向量和紋理特征向量組成的159維向量表示，即v＝{v_C,v_S,v_T}，其中：

為顏色特征向量；

為形狀特征向量；

為紋理特征向量。

9.根據權利要求1至7任一項所述的方法，其特征在于：

所述進行相似度對比包括：根據確定所提取的特征與模型庫中模型的特征的相似度；其中，S代表用戶瀏覽模型和線下特征庫模型的相似度，o_m代表線下特征庫里的模型,t代表用戶瀏覽的模型。