基于骨架结构的三维人体模型检索算法研究

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1、基于骨架结构的三维人体模型检索算法研究Human3DModelRetrievalbasedonSkeletonStructure工程领域:电子与通信工程作者姓名:蒲婷婷指导教师:褚晶辉副教授企业导师:国狄非高级工程师天津大学电子信息工程学院2015年11月中文摘要三维模型已成为继声音、图像、视频之后的第四种数字化媒体技术。随着多媒体图像、模型采集设备和三维建模仿真技术的快速发展,三维模型数量出现爆炸性的增长。面对海量的三维模型,如何对其进行有效管理,从而实现高效便捷的三维模型检索和信息获取成为当前亟待解决的问题。三维模型骨架不仅能很好地表示模型的形状信息和拓扑骨架结构信息,还可以看

2、成是对原始模型的一种压缩技术,大幅度地减少模型的存储空间,提高计算机存储空间利用率。随着图形学和可视化技术的发展,三维骨架成为三维模型检索的一个重要研究方向。目前,三维模型骨架已被广泛应用于计算机辅助制图、人体器官重建、虚拟现实、动画仿真、工业制造以及数字娱乐等领域。本文提出了一种创新性的人体三维模型检索算法。本文主要内容及创新点如下:1)数据库构建:从现有三维模型数据库中挑选部分形状结构较为复杂的三维模型,组成一个全新的数据库。使其更有利于三维模型检索算法的应用。2)骨架特征提取:采用基于L中值的三维模型骨架提取算法,并针对实际应用1中原始模型的一些缺陷限制,提出了基于拓扑分裂的

3、采样优化、基于密度权重更新的分布优化、基于椭圆拟合的位置优化等改进算法;3)匹配算法:提出了一种基于随机游走的超图匹配算法。该算法引入张量概念和随机游走的思想。通过不同阶张量表示不同阶超图边的信息,并将低阶张量以递归方式融合生成一个高阶张量,更有效的对超图结构进行约束,使得算法在特征点扭曲、外部变形、孤立噪声等情况下,有良好的匹配效果。通过与一些现有匹配算法进行对比,本文所提算法具有良好匹配检索性能,能够有效地检索出拓扑结构相似的模型。关键词:三维模型检索;L中值骨架;随机游走;超图匹配1ABSTRACT3Dmodelisthefourthdigitalmediatechnolog

4、yaftersound,imageandvideo.Withtherapiddevelopmentofmultimediaacquisitionequipmentand3Dmodelingtechnologies,thequantityof3Dmodelisgrowingexplosively.Inthefaceofvastamountsof3Dmodels,howtomanagethemeffectively,andrealizetheefficientandconvenient3Dmodelretrievalandinformationacquisitionbecomesthe

5、urgentproblemtobesolved.3Dmodelskeletoncannotonlyrepresenttheshapeinformationandtopologyskeletonstructureinformationofthemodel,butalsocanberegardedasacompressiontechniqueoftheoriginalmodel,whichcangreatlyreducethestoragespaceandimprovetheutilizationofcomputerstoragespace.Withthedevelopmentofgr

6、aphicsandvisualizationtechnology,3Dskeletonhasbecomeanimportantresearchdirectioninthe3Dmodelretrieval.Atpresent,the3Dmodelskeletonhasbeenwidelyusedincomputeraidedmapping,humanorganreconstruction,virtualreality,animationsimulation,industrialmanufacturing,digitalentertainmentandotherfields.Based

7、ontheskeletonextractionalgorithmof3Dmodel,thispaperpresentsaninnovative3Dmodelretrievalalgorithm.Themaincontentsandinnovationsofthispaperareasfollows:1)DatabaseConstruction:Intheexisting3Dmodeldatabase,somecomplex3Dmodelsfromsomeexistin

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