三维模型检索中若干特征提取方法的研究和应用

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1、三维模型检索中若干特征提取方法的研究与应用研究生姓名：潘晶导师姓名：黄健民学科专业：计算机应用技术研究方向：计算机图形学年级：2005中文摘要随着三维模型获取技术、三维图形建模方法以及计算机硬件技术的发展，三维模型的应用领域也越来越广泛。三维模型不仅在数量上迅速增长，而且形成了诸多越来越庞大的三维模型数据库。由于构建一个新的三维模型十分费时费力，因此对已有的三维模型进行复用就变得越来越重要。为了充分利用已有的模型资源，研究和开发三维模型搜索引擎帮助用户快速、准确地从模型数据库中检索出自己所需的三维模型，是一个迫切需要解决的问题。一个完整的三维模型检索系统通常包

2、括特征提取、相似性匹配、索引结构、查询接口等几方面。其中，模型的特征提取对模型的相似性判断至关重要，因此三维模型形状特征提取是三维模型检索研究中的一个需要首要解决的基本问题和关键技术，它也是本文研究的重点。本文主要是对三维模型形状特征提取方法的研究和实现，创新之处在于提出并实现了三种形状特征提取方法：一、提出了一种基于2D投影点集的三维模型几何相似性比较，方法区别于Min的基于2D轮廓图的比较、Loffer等人利用2D图像检索技术的特征提取方法，同样是先将三维模型投影到2D平面，本文是通过比较2D投影点集的统计特征来比较三维模型的几何相似性，这种方法与前几种方

3、法相比具有较低的复杂度，是本文的创新点之一。二、利用多特征加权的相似性距离对三维模型的相似性进行了比较，结合了两种特征，分别是：前种方法提取的2D投影点集的边界特征，三维模型三角网格的顶点密度。这种2D边界特征与3D顶点密度特征加权的相似性比较，是本文的创新点之二。三、引入离散点的曲率，提取2D投影点集的边界轮廓，将轮廓上各点的曲率与各点和投影中心的距离的乘积作为2D投影点集的特征，是本文的创新点之三。本文的组织结构如下：第一章首先介绍了三维模型的应用前景及三维模型检索系统研究的意义，又介绍了三维模型检索技术以及基于形状特征的三维模型检索，接着回顾了现有的三维

4、模型检索技术，对形状特征提取、相似度匹配等方面成果进行了总结，并介绍了现有的几种典型的三维模型检索系统，以及三维模型检索系统的性能评价方法。第二章介绍了对三维模型规范化预处理的必要性，并对本文中三维模型规范化预处理的方法，从平移变换、旋转变换、缩放变换三个方面进行了详细介绍。第三章提出了一种基于2D投影点集的三维模型几何相似性比较方法。该方法的思想I是如果两个模型是相似的，那么从任意一个角度看它们都应该相似的。基于这一点，我们先将三维模型投影到二维平面，得到各个方向上的2D投影点集，再对2D投影点集的特征进行提取，通过比较2D投影点集的相似性进而比较三维模型的

5、相似性。这里所说的2D投影点集的特征，是指将2D投影点集用扇形切分方式进行切分后，各个扇形区域中2D投影点与投影点集中心的最大距离。实验结果表明，该方法对模型的粗分类效果较好。第四章针对前种方法只是对2D投影点集的边界特征进行了比较，只适合于粗分类的不足之处，利用多特征加权的相似性距离对三维模型的相似性进行了比较。在对三维模型的2D投影点集的边界特征进行相似性比较之后，再比较3D模型的顶点密度特征，将两种描述符的相似性距离进行加权，得到最终的三维模型相似性距离。实验结果表明，这种2D边界特征与3D顶点密度特征加权的相似性比较，能提高检索的准确性。第五章引入了曲

6、率的概念，对离散点的曲率计算做了详细介绍。该方法也是将三维模型投影到二维平面，得到各个方向上的2D投影点集。提取出2D投影点集的边界轮廓后，求出轮廓上各投影点的曲率，将各点和投影中心的距离与各点处的曲率的乘积组成该2D投影点集的特征向量。最后通过比较2D投影点集的相似性来比较三维模型的相似性。实验结果表明，引入离散点曲率后的特征提取具有更好的检索准确率。第六章对全文进行总结，并探讨了未来的研究方向。关键词：三维模型检索；特征提取；2D投影点集；多特征加权；离散点曲率IIResearchandApplicationofSeveralShapeFeatureExt

7、ractingMethodsin3DModelRetrievalGraduatestudent：PanJingTutor：HuangJian-minMajor：ComputerApplicationTechnologyResearcharea：ComputerGraphicsGrade：2005AbstractWiththedevelopmentof3Dmodelacquisition,modelingmethods,andhardwaretechnology,3Dmodelsaremoreandmorewidelyusedinmanyareas.Notonl

8、yincreasingnumberof