[發明專利]一種基于熱核的三維模型識別與檢索方法

在審

• 申請號: 201711103152.4
• 申請日: 2017-11-10
• 公開（公告）號: CN107909099A
• 公開（公告）日: 2018-04-13
• 發明（設計）人: 曾凡智;錢杰昌;周燕;袁常青
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/30
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司44205
• 代理人: 王國標

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，特別涉及一種基于熱核的三維模型識別與檢索方法。

背景技術

隨著計算機技術的發展以及計算機硬件技術的提高，三維模型的獲取技術迅速發展。三維模型不僅在數量上有了飛躍性地增長，而且三維模型的應用越來越廣泛。主要的應用領域包括工業產品設計、虛擬現實、三維游戲、建筑物設計、影視動畫、醫學診斷和分子生物研究等等各個方面。正是由于三維模型應用需求的快速增長,越來越多的三維模型庫應運而生,如工業實體模型庫、三維游戲模型庫、建筑模型庫、交通工具模型庫和蛋白質分子模型庫等等。很多行業都大量使用三維模型，由于創建逼真度較髙的三維模型需要耗費大量的時間和精力。有時候只需要對已有的三維模型進行局部修改就能使用，通過統計顯示，85％以上的新產品是在原產品的基礎上進行更新修改。對這些海量模型信息進行有效管理是十分重要，以方便檢索、查詢與重復利用。因此三維模型快速識別與檢索成為了急需解決的問題。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供了一種基于熱核的三維模型識別與檢索方法，包括步驟：

S100)提取三維模型的與尺寸無關的熱核特征,將三維模型的熱核特征表示為一個時間域上的函數HKS(x)：

其中λ_i和φ_i(x)為該形狀的Laplace-Beltrami算子的第i個特征值和特征函數；

S200)對熱核特征進行改進，使熱核特征具有尺度變換不變性，得到改進后的熱核特征NSI-HKS(x)；

S300)選取NSI-HKS(x)的第二到第六個低頻分量的幅值作為局部特征進行采樣；

S400)對采樣的熱核特征進行K均值聚類處理，得到每個數據對象所屬的聚類；

S500)度量三維模型相似度，對三維模型進行識別和檢索。

優選的，所屬提取三維模型的與尺寸無關的熱核特征的步驟包括：

S110)根據公式計算Laplace-beltrami算子Δ_X＝A^-1W，其中A與W分別為面積歸一化矩陣和余弦權重矩陣；

S120)特征分解Laplace-beltrami算子，得到λ_i是φ_i分別為第i個特征值和特征向量。

優選的，所述對熱核特征進行改進的步驟包括：

S210)對于模型上的每一個點x，用時間t＝α^τ去取樣熱特征，離散函數如式(1)所示：

h_τ＝h(x,α^τ) (1)

S220模型的縮放比例β會轉換成時移s＝2log_αβ和振幅縮放β²，如式(2)所示：

h′_τ＝β²h_τ+s (2)；

S230)h取對數形式，然后求離散形式的導數來消除常數β²，如式(3)所示：

其中，

即

S240)對進行離散時間的傅里葉變換，如式(4)所示：

H′(ω)＝H(ω)e^2πωs (4)

其中，H和H′分別是和的傅里葉變換，ω∈[0,2π]

S250)然后通過取模來消除e^2πωs，即|H′(ω)|＝|H(ω)|，把|H(ω)|記為NSI-HKS(x)。

優選的，所述特征函數NSI-HKS(x)中對τ的選取為τ∈[τ_min,τ_max]，取NSI-HKS(x)的第二到第六個低頻分量的幅值作為局部特征進行采樣。

優選的，所述K均值聚類處理包括步驟：

S410)隨機選取K個對象作為初始的聚類中心；

S420)計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心,聚類中心以及分配給它們的對象就代表一個聚類；

S430)全部對象分配完畢后，每個聚類的分配中心會根據聚類中現有的對象被重新計算；

S440)不斷重復步驟S420、S430，直到每個聚類的數據成員不再發生變化；

S450)得到每個數據對象所屬的聚類。

優選的，所述K均值聚類處理中K取值為60。