基于視圖的三維模型檢索技術(shù)研究的中期報告

基于視圖的三維模型檢索技術(shù)研究的中期報告一、研究背景隨著三維建模技術(shù)的發(fā)展，三維模型已成為數(shù)字化領(lǐng)域中不可或缺的一部分。在眾多應(yīng)用中，三維模型檢索技術(shù)的研究和應(yīng)用已成為熱門研究領(lǐng)域?，F(xiàn)有的三維模型檢索方法主要分為基于文本和基于內(nèi)容兩類，其中基于內(nèi)容的方法可以更好地反應(yīng)三維模型的特征，但其局限性也比較明顯，例如挑戰(zhàn)性的形式難度、僅純憑幾何特征難以獲得語義信息等。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及和發(fā)展，基于視圖的三維模型檢索技術(shù)備受關(guān)注。該方法可以將三維模型投影為多個視圖，從而成為一系列二維圖像。再通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來學(xué)習(xí)每個視圖的特征表示，利用這些特征表征來實現(xiàn)三維模型的檢索。本研究旨在探究基于視圖的三維模型檢索技術(shù)在提高三維模型檢索效率、準(zhǔn)確率等方面的應(yīng)用。本次中期報告主要對語義編碼、特征提取、分類算法等部分進(jìn)行闡述。二、研究內(nèi)容1.語義編碼為了實現(xiàn)對三維模型進(jìn)行檢索，需要將三維模型表達(dá)成可供計算機識別的形式。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被證明在處理視覺數(shù)據(jù)方面非常有效，因此研究人員通常使用這種網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)視圖的語義編碼。其中，語義編碼主要分為兩種：局部編碼和全局編碼。局部編碼是指將視圖分成幾塊，并將每個塊視為一個特征向量；全局編碼是指將整個視圖視為一個特征向量并進(jìn)行編碼。2.特征提取對于每個視圖，需要從中提取該視圖的特征向量，以便使用這些特征向量來完成三維模型的檢索。特征提取方法主要分為兩種：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）。在基于CNN的方法中，通常使用預(yù)訓(xùn)練CNN網(wǎng)絡(luò)來從視圖中提取特征。而在基于GCN的方法中，輸入視圖的圖形表示通常是一個無向圖，其中每個節(jié)點都代表視圖中的一個部分。在GCN中，使用卷積核對每個節(jié)點和其周圍的節(jié)點進(jìn)行卷積，以獲得每個節(jié)點的特征向量。3.分類算法三維模型檢索的目的是檢索與查詢模型最相似的模型。要實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要使用分類算法來計算查詢模型和數(shù)據(jù)庫中每個模型之間的相似度。在基于視圖的方法中，常用的分類算法是支持向量機（SVM）和k近鄰（k-NN）算法。此外，也有一些對現(xiàn)有算法進(jìn)行改進(jìn)的新算法，例如具有自適應(yīng)鄰域權(quán)重的k-NN算法和加權(quán)SVM算法。三、研究進(jìn)展本研究已完成以下進(jìn)展：1.搜集并整理了相關(guān)文獻(xiàn)，研究了現(xiàn)有的基于視圖的三維模型檢索方法，包括局部編碼和全局編碼方法、基于CNN和GCN的特征提取方法，以及不同分類算法。2.對于局部編碼和全局編碼，我們采用了仿射變換方法。我們提出了一個新穎的編碼方法，其中每個塊都被投影到平面上，并使用多個矩形來代表塊。3.為了提取視圖的特征向量，我們分別嘗試了基于CNN和GCN的方法。我們在11種不同的選定數(shù)據(jù)集上對這些方法進(jìn)行了實驗比較，并得出了結(jié)論，CNN的方法在大多數(shù)情況下都表現(xiàn)更好。4.在分類算法方面，我們進(jìn)行了詳細(xì)的實驗比較，包括SVM、k-NN、加權(quán)SVM、自適應(yīng)鄰域權(quán)重k-NN等。結(jié)論是，在數(shù)據(jù)集不同的情況下，最佳算法可能會有所不同。因此，選擇算法時應(yīng)首先考慮數(shù)據(jù)集的性質(zhì)和特點。四、研究展望在剩余的研究中，我們將把重點放在以下幾個方面：1.繼續(xù)改進(jìn)局部編碼和全局編碼方法，并對其進(jìn)行深入分析。2.比較基于CNN和GCN的方法，以尋找更好的方式來提取視圖中的特征向量。3.繼續(xù)對各種分類算法進(jìn)行比較和改進(jìn)，并探索新的算法和方法。4.在更多數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗驗證，以驗證方法的持續(xù)可靠性和有效性。五、結(jié)論本研究涉及到基于視圖的三維模型檢索技術(shù)的研究，主要關(guān)注語義編碼、特征提取、分類算法等