手绘草图检索三维模型是目前活跃的研究领域,针对目前流行的检索技术中采用词袋模型时"硬聚类"带来的区分和表达粒度不足的问题,提出了一种新的检索方法:提取草图和模型渲染的视图集的GALIF(Gabor local line-based feature)...手绘草图检索三维模型是目前活跃的研究领域,针对目前流行的检索技术中采用词袋模型时"硬聚类"带来的区分和表达粒度不足的问题,提出了一种新的检索方法:提取草图和模型渲染的视图集的GALIF(Gabor local line-based feature)特征。采用基于"软聚类"--高斯混合模型的费尔舍编码来取代词袋模型,用一种快速有效的流形排序算法来计算图像之间的相似度从而得到结果。与以往计算特征向量之间的欧式距离等仅考虑数据相似度的方法相比,该方法可以从数据集的底层结构去获取语义关系。实验结果表明,本文的方法具有更好的检索准确度和更快的检索速度。展开更多
文摘手绘草图检索三维模型是目前活跃的研究领域,针对目前流行的检索技术中采用词袋模型时"硬聚类"带来的区分和表达粒度不足的问题,提出了一种新的检索方法:提取草图和模型渲染的视图集的GALIF(Gabor local line-based feature)特征。采用基于"软聚类"--高斯混合模型的费尔舍编码来取代词袋模型,用一种快速有效的流形排序算法来计算图像之间的相似度从而得到结果。与以往计算特征向量之间的欧式距离等仅考虑数据相似度的方法相比,该方法可以从数据集的底层结构去获取语义关系。实验结果表明,本文的方法具有更好的检索准确度和更快的检索速度。
