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基于语义的三维模型检索

作　者: 王大千
导　师: 李宗民
学　校: 中国石油大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 支持向量机语义流形三维模型检索
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

随着三维图形建模方法、三维模型获取技术以及计算机硬件技术的发展,已经产生了越来越多的三维物体模型库。如何有效地对三维模型进行检索开始吸引众多研究者的注意,并逐渐成为一个研究热点。然而,绝大多数现有的三维模型检索方法都是直接在低层特征上进行检索,低层特征对用户而言是没有多大意义的,在很多情况下难以彻底解决问题。因为低层特征与人所理解的高层语义之间存在一个鸿沟,所以其检索结果总是不尽如人意。而基于语义的三维模型检索更符合人类的理解方式,所以会在更大程度上满足用户的检索目的。本文比较了语义检索和传统检索方式的不同,介绍了基于语义的图像检索技术的发展、原理和相关技术,分析了为什么基于语义的方法可以提高检索的性能,并分析了基于语义的三维模型检索方法的可行性。因为现有的基于语义的三维模型检索方法还不是很成熟,所以我们在分析现有的基于语义的图像检索方法的基础上,提出了一种简单、易实现的三维模型语义检测框架,该框架主要还是通过分类的方法,利用支持向量机检测三维模型的语义,不过在训练分类器之前,我们对三维模型的低层特征进行了处理,使同类模型在特征空间中的分布更为集中。同时,我们还针对支持向量机在高维且训练样本不足的情况下不会达到最佳性能的问题,提出了一种基于流形学习的处理方法,该方法利用半监督的流形学习不仅使三维模型在特征空间的分布更为集中,还降低了特征的维数,减少了训练分类器所需要的样本,提高了分类器的效率和精度。我们还根据所提出的语义三维模型检索框架设计并实现了一个实验系统,用来验证该框架的可行性。实验结果表明,该框架在三维模型语义检测方面还是很有效的,语义检测的精度要比只用支持向量分类的方法高,而且可检测的类别也有所增加。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章前言  8-12
  1.1 课题的提出与背景  8-9
  1.2 课题主要研究内容  9-10
  1.3 论文的组织结构  10-12
第二章基于语义的图像检索概述  12-25
  2.1 语义检索系统框架  12-14
  2.2 概念层次  14-15
  2.3 图像语义检测  15-19
    2.3.1 语义分类  16-17
    2.3.2 语义关联  17-19
  2.4 语义推理  19-22
    2.4.1 高斯混合模型  19-20
    2.4.2 贝叶斯网络  20-22
  2.5 结果显示  22-25
    2.5.1 图像视图  22-23
    2.5.2 内容视图  23-25
第三章三维模型检索概述  25-31
  3.1 三维模型检索系统框架  25-26
  3.2 三维模型特征提取方法  26-28
    3.2.1 基于统计的特征  26-27
    3.2.2 基于矩的特征  27
    3.2.3 基于数学变换的特征  27
    3.2.4 基于空间拓扑关系的特征  27-28
    3.2.5 表面属性特征  28
  3.3 相似性度量  28
  3.4 语义三维模型检索  28-31
    3.4.1 相关反馈  29
    3.4.2 机器学习  29-30
    3.4.3 其他方法  30-31
第四章基于流形学习的三维模型语义检测  31-37
  4.1 可行性分析  31-32
    4.1.1 相关反馈  31
    4.1.2 内容表示  31-32
    4.1.3 语义推理  32
  4.2 三维模型语义检测算法  32-33
  4.3 流形学习  33-36
    4.3.1 主成分分析  34
    4.3.2 保局投影  34-35
    4.3.3 局部费舍尔判别分析  35-36
  4.4 分类  36-37
第五章实验及结果  37-44
  5.1 实验环境  37
  5.2 系统结构设计  37-38
  5.3 结果分析  38-44
结论与展望  44-46
  1. 总结  44
  2. 未来工作  44-46
参考文献  46-50
攻读硕士学位期间发表的论文  50-51
致谢  51

基于语义的三维模型检索

内容摘要

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