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基于内容的三维模型检索方法研究及实现的中期报告
一、研究背景
三维模型是数字化时代中不可缺少的一种类型资料，在工业、医疗、游戏、媒体等领域得到了广泛应用。传统的三维模型检索方法主要基于文件名、关键词、元数据等信息，往往无法满足用户对模型的精准需求。因此，基于内容的三维模型检索方法成为了研究热点之一。
二、研究内容
本文主要研究内容如下：
1、研究并选择可行的三维模型特征提取方法。基于内容的检索需要先通过特征提取将三维模型转化成可量化、可比较的数值特征，本文将探讨现有的特征提取方法的优缺点及适用场景，最终选择最佳特征。
2、研究并选择合适的相似性度量方法。不同的三维模型特征提取方法所得出的特征向量有所不同，因此需要考虑到相似性度量方法的适用性，本文将考虑欧式距离、马氏距离及余弦距离等相似性度量方法的适用性及优缺点。
3、综合应用特征提取和相似性度量方法，设计基于内容的三维模型检索算法。本文将综合以上两个步骤，设计一个简单、稳定、易于实现的检索算法，满足用户对三维模型检索的基本需求。
三、研究进度
目前，本文已经完成以下工作：
1、对现有的三维模型特征提取方法进行了系统的调研分析，包括基于形状描述子的方法、基于颜色和纹理的方法等。
2、对常用的相似性度量方法进行了调研分析，包括欧式距离、马氏距离和余弦距离等。
3、在MATLAB平台上实现了基于颜色和纹理的三维模型特征提取方法，并使用欧式距离、马氏距离和余弦距离三种相似性度量方法进行了对比实验。
4、进行了实验结果分析和总结，得出了初步结论。
四、研究计划
1、将研究重心转移到基于形状描述子的三维模型特征提取方法上。
2、进一步研究相似性度量方法的优缺点及适用范围。
3、设计和实现基于内容的三维模型检索算法。
4、开展大量实验验证算法的有效性。
五、参考文献
1、Jain,A.K.,&Vailaya,A.(1998).Imageretrievalusingcolorandshape.Patternrecognition,31(4),385-395.
2、Wang,J.T.,&He,J.(2013).ASurveyof3DShapeSimilarityRetrievalTechniques.JournalofInformationScienceandEngineering,29(2),271-296.
3、Ferrari,S.,&Tuytelaars,T.(2008).Learningtorankwithjointword-imageembeddings.ProceedingsoftheBritishMachineVisionConference,9(2),1-11.