论文摘要：三维模子形势检索本领接洽

三维模子形势检索是鉴于实质的多媒介消息检索范围的一个要害接洽目标。本舆论以培养部211工程名目“中美数字典籍馆（CADAL）”为后台，接洽三维模子检索中的形势配合题目。对准各别的检索办法，三维模子形势检索的接洽实质囊括二维草图查问办法中的二维形势配合和三维模子示例查问办法中的三维形势配合题目。重要处事实质囊括：(1) 为了使形势配合截止具备对三维模子平移、回旋、比率变幻的静止性，必需对三维模子举行坐标规范化预处置，个中的难点是处置用来回旋规范化的主光轴计划题目。鉴于PCA的主光轴计划本领仅运用了模子外表点的场所消息，所以对于少许具备鲜明法线散布的物体的主光轴计划截止不理念，与人的认知风气生存较大分别。对准这一题目，正文提出一种用法线散布目标矫正CPCA主光轴的三维模子坐标规范化本领（Normal Corrected PCA，NCPCA），归纳运用三维模子的极点场所坐标和法线目标两种外表个性来获得更有理的主光轴。为了巩固算法的鲁棒性，在领会法线散布个性时沿用了法线散布直方图。从而，对准三维模子的各别法线散布个性，给出相映的CPCA主光轴矫正战略。试验截止表白，NCPCA本领与CPCA本领比拟，功夫开支略有减少，但能获得更适合人的认知风气的主光轴。(2) 为了在二维草图查问办法的三维模子检索中借助人的常识来普及检索的精确度，正文提出了一种鉴于视图分门别类的二维草图办法的三维模子检索本领。将已人为分门别类的三维模子构成演练集，未分门别类的三维模子则构成尝试集。对于演练集，开始由三维模子分门别类消息和视图特性来推导出视图的分门别类截止，手段是经过视图分门别类将人对三维模子的认知变化为对二维视图的领会；而后按照视图的分门别类截止和形势特性，辨别从主客观观点来测量视图的形势一致性，并据此计划特性重量的权重。对于尝试集，在计划二维草图和视图的分别隔绝时沿用了由演练集获得的特性重量的权重，再不在检索中贯串人的常识。试验截止表白，该本领能普及检索的精确度。(3) 因为用户绘制二维草图时具备很大的随便性，绘制品质难以保护，对检索目的的展现不够精确，所以常常在二维草图查问保守一步经过三维模子示例查问来获得更多的满意需要的模子。在三维模子示例查问办法中，要害是形势特性索取和一致性襟怀。正文提出一种能反应模子外表法向个性的三维模子特性刻画本领，称为法向量消息熵，从消息量的观点去领会模子外表的法向量。法向量消息熵具备平移、比率及回旋变幻静止性，对模子外表的限制干预不敏锐，且功夫和空间开支小，但辨别度有限。为了克复这一缺陷，正文将法向量消息熵与视图特性汇合相结适用于三维形势配合，按照检索灵验性的单值评介目标来决定权重。这种特性拉拢本领不只保护了较好的检索功效，并且贬低了配合功夫，试验截止表白，该本领能赢得与LFD本领逼近的检索精确度，但功夫和空间开支都较小。(4) 鉴于模子分隔的特性刻画本领是处置三维形势特性索取题目的新思绪，这一类本领按照认知情绪学的元件辨别表面，但因为特性的一致性襟怀的功夫开支过大，所以难以用来交互的三维模子检索运用。为了贬低特性配合的计划功夫，正文提出一种鉴于三维模子元件空间散布的形势特性刻画本领，借助重要元件数来领会模子构成的特性，从而灵验遏制特性配合功夫。这种特性在刻画东西形势时夸大三维模子的构造属性。开始，将三维模子分隔为几何个构成元件，每个元件用一个曲面片表白；而后，沿用曲面片的质心场所、表面积占总表面积的百分比的拉拢动作元件特性；结果，将满意指定前提的元件特性汇合动作三维模子的形势特性。鉴于这一特性表白，给出一种三维形势配合本领，该本领具备受模子精度和连通性感化较小、一致性襟怀的计划速率较快的便宜。试验截止考证了该检索本领的灵验性。