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基于内容的三维模型比较与检索算法研究的中期报告
本研究旨在设计一种基于内容的三维模型比较与检索算法，以提高三维模型的检索效率和准确性。目前已完成的工作包括模型特征提取、相似度度量方法的研究和实验验证。
一、模型特征提取
通过分析现有的三维模型特征提取方法，本研究选择了基于局部特征描述符的方法。具体来说，使用提高了旋转不变性的3D-SIFT和基于颜色的Hue-SIFT方法提取每个模型的局部特征。
二、相似度度量方法
本研究采用一种基于匹配点的相似度度量方法，该方法通过计算两个模型的匹配点之间的距离来确定它们的相似度。具体来说，对于每个局部特征点，使用最近邻算法找到与之匹配的点，并计算它们之间的距离。然后，基于匹配点的距离加权求和得出两个模型的相似度。
三、实验验证
为了验证算法的有效性，本研究在标准数据集上进行了实验。实验结果表明，使用本算法进行模型匹配和检索的准确率和速度都优于其他基于局部特征描述符的方法。
四、下一步工作
下一步的工作将重点关注如何提高模型的检索效率和鲁棒性。具体来说，我们将尝试深度学习方法与传统方法相结合，以提高特征提取和相似度度量的准确性。同时，我们还将研究如何处理数据集中的噪声和不完整模型，以获得更好的检索结果。