基于最优搜索理论的三维模型检索技术研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名:丝煎日期:功。侔r月陋日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关

2、数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)’签名:磁博导师签名:日期:M06年f月12日‘手f铷j第一章引言近年来,随着图形建模和图像处理技术的飞速进步,三维模型的使用范围越来越广泛,使得互联网上和专用数据库中的三维模型数量急剧增加。如何在大量的三维模型中快速地找到用户所需的模型,已经成为人们关注的焦点。传统的基于文本的检索方法己不能满足现代检索工作的需求。从上世纪九十年代人们就开始研究基于内容的检索方法,很多成熟的技术已用到二维图像的检索中。然而关于三维模型检索技术的研究目前才刚刚开始起步,主要采用

3、的是基于特征的检索方法。本章首先介绍三维模型检索技术的研究背景,然后介绍近年来最优搜索理论的研究现状,接着指出本文的研究动机和贡献,最后介绍本文的内容组织。1.1研究背景从上个世纪末至今,人们对三维形体特征表示和匹配算法的研究已有数十年【11【2】。但直到1997年Paquet[3]等人才开始对基于内容的三维模型检索技术进行研究。多数三维文件格式(VRML,3DStudio等)主要是为可视化而设计,因此仅包含对象的几何、表面特征的信息,并没有专门包含适合自动匹配的文本标识信息。虽然可以像AutoCAD文件格式那样给模型加入一些文字信息,但这种方法往往带有主观的因素,

4、并不适合模型检索的标准化过程。所以与现有的二维图像检索技术一样,三维模型检索采用的也是基于内容检索的思路。一些学者尝试将二维图形检索中较成熟的技术应用到三维检索中,事实表明这些方法中的多数并不适合三维的情况。三维模型不受照相设备的放置、光照、周围环境(比如镜面反射)的影响,所以在识别的过程中不存在反射、阴影、透明度、投影等因素,这使得检索过程较二维图像检索有所简化。但三维模型的表面一般来说很难进行参数化表示,因为这些表面可以有任意的拓扑结构,所以一些适用于二维图像处理的技术(如:傅立叶分析)在这里并不能很好的发挥作用。此外三维模型往往有退化的现象,甚至可以这样说:几

5、乎每个三维模型都存在数据不完整、结构交叉、断电子科技大学硕士学位论文裂或表面重叠的现象㈣(见图1-1)。比如一些经典的模型:Utah茶壶模型(见图l一2)就是没有底的模型,Stanford大学的bunny模型在底部也有几个空洞。这些都给特征提取带来一定难度。图1.1具有噪声、空洞和重叠的多边形表示图1.2没有底座Utha茶壶一个典型的三维检索系统框架如图1.3。系统分为联机处理和脱机处理两部分。为了提高在线检索的效率,需要采用索引结构来组织模型数据库,并选取有效的检索算法。用户可选择模型的ID、待检索的三维模型或模型素描作为系统的输入部分。特征描述器计算每个三维模型

6、的特征值。在线检索计算模型的相似度,然后提取符合检索要求的模型,最后将结果显示出来。现有的检索系统能提供比较友好的检索界面,可以用多种方式检索:图1-3三维检索系统框架(1)文本和二维或三维草图方式,即用几个关键词或用户手绘制的草图进行检索:第一章引言(2)文件比较方式,即允许用户上传三维模型文件进行检索;(3)找相似形状,即从初步检索的结果中选择一个模型作为示例,系统返回和示例模型形状相似的模型。1.2国内外研究现状为了满足日益增加的三维模型在线搜索需求,一些大学己经开发出了实验性的三维模型搜索引擎,比如普林斯顿大学的三维模型搜索引擎【4],台湾国立大学的三维模型

7、检索系统嶂J,日本国立多媒体教育学院的OgdenIV系统怕j,荷兰Utrecht大学的三维检索引擎”】弄口Konstanz大学的三维模型搜索引擎【”。对三维模型的标准化描述和检索已被纳入MPEG7的发展框架中【9J。三维模型检索涉及到计算机视觉、模式识别、人工智能等领域。目前国内这方面的研究工作还很少,仅有少量的文献报道,但总的来说国内外这方面的研究也只是在起步阶段,很多问题有待于解决。下面以普林斯顿大学的三维模型搜索引擎为例进行简要地介绍。该搜索引擎系统共有52000个模型(截至2003年10月数据),其中包括从互联网上下载的免费三维模型31000个,5000

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