基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法的中期報告

基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法的中期報告一、研究背景三維模型在計算機圖形學(xué)、計算機輔助設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在這些應(yīng)用中，三維模型的檢索是一個非常重要的問題，主要包括兩個方面：一是基于模型的外觀特征進行檢索，如形狀、顏色、紋理等；二是基于模型的語義信息進行檢索，如功能、類別等。在三維模型檢索中，基于統(tǒng)計學(xué)的方法是一種非常有效的方法。它將三維模型表示為高維空間中的向量，并將相似度計算轉(zhuǎn)化為向量之間的距離計算。目前，基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如SIFT、BOW、LBP等算法，它們在不同的特征描述符和相似度度量方法上有不同的性能表現(xiàn)。二、研究現(xiàn)狀目前，基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法主要包括以下幾種：（1）基于SIFT特征的算法。這種算法通過對三維模型的局部特征進行描述，用SIFT特征向量表示三維模型，再通過空間匹配等方法計算三維模型之間的相似度。這種算法主要優(yōu)點是能夠?qū)θS模型的不同尺度和旋轉(zhuǎn)進行適應(yīng)，但是計算復(fù)雜度較高。（2）基于BOW模型的算法。這種算法將三維模型的局部特征抽象為單詞，并使用BOW模型表示三維模型，再通過向量空間模型等方法計算三維模型之間的相似度。這種算法主要優(yōu)點是計算速度快，但是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和合適的特征描述符。（3）基于LBP特征的算法。這種算法通過對三維模型的表面進行描述，用LBP特征向量表示三維模型，再通過卡方核等方法計算三維模型之間的相似度。這種算法主要優(yōu)點是對三維模型的局部變化具有一定的容忍度，但是對于三維模型的整體形狀和旋轉(zhuǎn)變化不敏感。三、研究內(nèi)容本研究的主要內(nèi)容是基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法的研究。具體來說，本研究將重點研究以下幾個問題：（1）特征描述符的選擇。本研究將比較不同特征描述符在三維模型檢索中的性能表現(xiàn)，并選擇最優(yōu)的特征描述符進行后續(xù)研究。（2）相似度度量方法的選擇。本研究將比較不同相似度度量方法在三維模型檢索中的性能表現(xiàn)，并選擇最優(yōu)的相似度度量方法進行后續(xù)研究。（3）結(jié)果評價方法的研究。本研究將研究如何評價三維模型檢索的結(jié)果，并選擇合適的評價方法進行實驗評價。四、研究計劃本研究將分為以下幾個階段：第一階段：收集與三維模型檢索相關(guān)的文獻、數(shù)據(jù)集等資料，熟悉目前基于統(tǒng)計學(xué)的三維模型檢索算法的研究現(xiàn)狀。第二階段：選擇并實現(xiàn)不同特征描述符、相似度度量方法，并進行實驗比較分析不同方法的性能表現(xiàn)。第三階段：研究三維模型檢索的結(jié)果評價方法，并對實驗結(jié)果進行評價分析。第四階段：撰寫畢業(yè)論文。五、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：（1）比較不同特征描述符、相似度度量方法在三維模型檢索中的性能表現(xiàn)。（2）研究三維模型檢索的結(jié)果評價方法，并對實驗結(jié)果進行評價