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三维模型检索与压缩关键技术研究

杜卓明  
【摘要】:三维模型作为继音频、图像、视频之后的第四种多媒体形式,其在游戏、动画、网络、机械、娱乐等领域有广泛的应用。这使得三维模型检索与压缩技术成为计算机图形学与机器学习领域的研究热点。特别是在大型库中检索三维模型、以及通过网络快速获得检索结果等方面依然存在挑战。 本文以国家自然科学基金项目“文物三维模型的语义标注与本体检索技术研究”为背景,针对三维模型检索与压缩技术展开深入研究:提出了三维模型的多特征融合方法、稀疏的非线性降维方法以及基于压缩感知的三维模型压缩方法等。研究成果已应用于基于内容的三维模型检索系统中。 研究工作主要包括以下三个方面: (1)建立了三维模型多特征融合框架。框架将多种不同算法提取的特征向量通过扩展核方法融合为新特征向量,再利用新特征向量检索模型库。实验证明新特征向量的检索效果在查全率与查准率方面均优于单一算法提取的特征向量。 (2)提出了改进的SKPCA降维方法。在特征向量稀疏化表达的基础上,实现了-阶降维、二阶降维与非线性降维。在增强特征向量表达能力的同时最大限度去除了冗余信息。实验证明利用改进的SKPCA降维方法获得的特征向量,检索效果优于SPCA方法。 (3)研究了稀疏匹配方法。首次将稀疏匹配应用于三维模型检索。在改进的SKPCA降维方法基础上,通过求解奇异方程,完成模型匹配。实验证明利用降维后的稀疏匹配方法,检索速度优于传统计算欧式距离的方法。 (4)提出了一种基于压缩感知的三维模型压缩方法,并将本文方法与传统的谱压缩方法相比较,实验证明了本文方法的快速,简便。尤其适合大规模数据的压缩。


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