三維模型特征提取與檢索的開題報(bào)告一、題目三維模型特征提取與檢索二、研究背景隨著三維建模技術(shù)的日益發(fā)展和普及，大量的三維模型數(shù)據(jù)被創(chuàng)造并被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如制造業(yè)、建筑設(shè)計(jì)、游戲開發(fā)等。在這些領(lǐng)域中，三維模型檢索是一個(gè)重要的問題。現(xiàn)有的檢索方法主要是基于模型的形狀、紋理、顏色等特征進(jìn)行匹配，然而，這些特征往往不夠準(zhǔn)確、魯棒，導(dǎo)致檢索結(jié)果不盡如人意。因此，本研究旨在通過三維模型特征提取技術(shù)，找到更加準(zhǔn)確、魯棒的特征，并通過特征的相似性進(jìn)行三維模型檢索。三、研究目標(biāo)1.參考現(xiàn)有的三維模型特征提取算法，提出一種高效且準(zhǔn)確的三維模型特征提取方法。2.利用提出的特征提取方法，將三維模型數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并得到具有較高魯棒性的三維模型特征。3.基于得到的三維模型特征，實(shí)現(xiàn)三維模型檢索，達(dá)到準(zhǔn)確、高效、易用的目標(biāo)。四、研究內(nèi)容1.研究三維模型特征提取方法，選擇合適的特征描述符，提高特征描述符的魯棒性。2.實(shí)現(xiàn)三維模型數(shù)據(jù)的特征提取，包括三維模型數(shù)據(jù)的處理及特征描述符的計(jì)算。3.研究三維模型檢索算法，實(shí)現(xiàn)基于特征相似性的三維模型檢索，包括基于查詢模型特征的相似度計(jì)算和檢索結(jié)果的排序。4.實(shí)現(xiàn)三維模型檢索系統(tǒng)，并進(jìn)行優(yōu)化，提高系統(tǒng)的效率和檢索結(jié)果的準(zhǔn)確率。五、研究方法1.系統(tǒng)地研究三維模型特征提取技術(shù)，包括基于幾何、紋理等各種特征描述符。2.使用Python或C++等語言開發(fā)三維模型特征提取及檢索系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵算法與技術(shù)。3.實(shí)驗(yàn)評估，利用現(xiàn)有的三維模型檢索數(shù)據(jù)集，比較提出的方法與現(xiàn)有方法的效果。六、預(yù)期成果1.提出一種高效、魯棒的三維模型特征提取方法。2.實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于特征相似性的三維模型檢索系統(tǒng)，達(dá)到較高的準(zhǔn)確度和效率。3.發(fā)表相關(guān)論文，并向?qū)W術(shù)界、工業(yè)界、應(yīng)用領(lǐng)域推廣相關(guān)技術(shù)。七、時(shí)間安排第一年：1.研究三維模型特征提取技術(shù)，選擇適合的特征描述符，進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn)。2.實(shí)現(xiàn)三維模型數(shù)據(jù)的處理及特征描述符的計(jì)算。第二年：1.研究三維模型檢索算法，實(shí)現(xiàn)基于特征相似性的三維模型檢索。2.實(shí)現(xiàn)三維模型檢索系統(tǒng)，并進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化。第三年：1.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評估，比較提出的方法與現(xiàn)有方法的效果。2.發(fā)表相關(guān)論文，并向?qū)W術(shù)界、工業(yè)界、應(yīng)用領(lǐng)域推廣相關(guān)技術(shù)。八、參考文獻(xiàn)1.Zhang,H.,Xu,L.,Tang,Z.,&Shao,L.(2017).Compactshapedescriptorviaheatdiffusionforlarge-scale3Dshaperetrieval.Computer-AidedDesign,88,1-10.2.Li,J.,Yang,R.,Xue,D.,&Zhang,L.(2019).3Dshaperetrievalusinglocalautoencoder-basedfeatureextraction.Computer-AidedDesign,115,46-58.3.Chen,W.,Guo,X.,Liu,Y.,Wang,T.,Zhou,F.,&Shao,L.(2018).GCNet:Non-localnetworksmeetsqueeze-excitationnetworksandbeyond.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2018,6789-6798.4.Chen,Q.,&Zhang,H.(2017).Anovelmethodfor3Dmodelretrievalbasedonrelativedistancecomparison.Neurocomputing,243,12-18.5.Jégou,H.,Douze,M.,Schmid,C.,&Pérez,P.(2010).Aggregatinglocaldescriptorsintoacompactimager