摘要
基于内容的三维模型检索是信息检索领域的一个研究热点,其关键技术就是从三维数据内容出发,自动从模型中提取出能描述其外观的特征信息,并用一种紧凑的数据结构,即特征描述符来表达这种信息。利用改良的视面图算法得到了三维模型在不同视点下的二维投影图,在此基础上,提出了一种利用显著角点特征进行三维模型检索的方法。选用普林斯顿大学的三维模型库进行仿真,结果表明,通过显著角点特征进行三维模型检索的方法效果良好、性能稳定,有较高的实用价值和很大的发展潜力。
Content -based 3D model retrieval has become one of the hottest topics currently in the domain of information retrieval. The kernel of 3D model retrieval systems measure the similarity of 3D data content by extracting the information that can describe the feature of visual appearance of 3D models. This feature information is expressed as a compact data structure, which is often called feature descriptor. We used the improved algorithm of aspect graph to obtain relative 2D aspect set of the 3D models in yarious views. On this condition, a method for retrievaling 3D models based on salient comer features was proposed. Finally, we took the 3 D models of Princeton Shape Benchmark as an example. The result illustrates that this 3D model retrieval method is effective and robust. Therefore, the algo, rithm can provide with higher practical value and a large potential.
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2012年第12期321-324,共4页
Computer Simulation
基金
国家自然科学基金(60903071)
北京市自然科学基金项目(4112016)
关键词
三维模型
显著角点
原型视面
特征提取
相似度
3 D model
Salient comer
Prototype aspect
Feature extraction
Similarity
作者简介
曹健（1982-），男（汉族），山东人，博士，讲师，主要研究领域为信息智能处理、模式识别。
李海生（1974-），男（汉族），山东人，博士，教授，主要研究领域为信息智能处理、图形学。
蔡强（1969-），男（汉族），重庆人，博士，教授，主要研究领域为信息智能处理、图形学。
李文清（1982-），女（汉族），四川人，博士研究生，主要研究领域为信息检索、人工智能。
