【摘 要】
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目前,互联网上的三维模型不仅在数量等级方面以指数的方式迅猛增长,而且与二维图像相比三维模型组成的场景包含更加丰富逼真的视觉细节,使得三维模型这一信息载体在建筑设计、造型艺术、动画制作以及零件生产加工等方面发挥了重要的作用。在海量的模型数据库中高效准确地检索到用户所需模型,具有重要的研究价值。三维模型的检索算法主要可以概括为两类:基于模型特征和基于视图特征。基于模型特征的检索主要是从模型的三维数据角
【基金项目】
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河北省自然科学基金（F2019202054）面向人机交互表情克隆关键方法研究；
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目前,互联网上的三维模型不仅在数量等级方面以指数的方式迅猛增长,而且与二维图像相比三维模型组成的场景包含更加丰富逼真的视觉细节,使得三维模型这一信息载体在建筑设计、造型艺术、动画制作以及零件生产加工等方面发挥了重要的作用。在海量的模型数据库中高效准确地检索到用户所需模型,具有重要的研究价值。三维模型的检索算法主要可以概括为两类:基于模型特征和基于视图特征。基于模型特征的检索主要是从模型的三维数据角度来表征模型特征,从三维特征角度表征模型可以更好地保留模型的空间几何特征和丰富的数据信息,但在现实世界中一般很难直接用三维数据去表征模型,且目前开源的三维特征数据库也比较少。基于视图的检索将三维模型检索降维到二维图像空间中,通过匹配视图间的相似性来查询所要查找的模型,能够在很大程度上避免过拟合问题。而且目前存在较多公开的图像数据库,可以先在2D图像数据集上训练网络,生成预训练网络模型,再应用到实验中。本文立足于视图角度进行三维模型检索算法研究,主要的内容如下:1)为了解决视图选取时视图质量差及视图冗余度高的问题,本文提出从虚拟相机的预置视点获取多张代表模型的视图,然后通过模型数据集中每类三维模型的总数量与三维模型总量的比率确定各类别模型的视图的数量,同时利用图像二维灰度熵对视图进行排序,选取包围信息丰富的视图作为模型的代表视图。2)提出深度哈希学习算法,首先利用卷积神经网络训练模型视图提取模型的高层特征,最后在全连接层加入哈希层,提取出具有更好表征质量的哈希特征,从而实现在低维的汉明空间中进行模型的检索。3)设计一个基于视图的三维模型检索系统。系统可以实现三维模型的展示和下载功能,也能实现用户输入三维模型,系统调用Blender插件自动获取模型视图,输入到网络中进行训练,与数据集中的模型特征进行匹配,最终返回给用户检索到的前k个模型结果。为了评估本文算法的性能,在本领域公开的三维模型数据库Model Net10、Model Net40和SHREC15上进行算法评估并与其他优秀的算法进行对比实验,证明了本文算法具有良好的鲁棒性。
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