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三维模型检索中关键技术研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着三维建模技术的不断发展和普及，越来越多的三维模型被创建并用于各种应用中，这些模型涉及的行业和领域越来越广泛，如制造业、建筑、游戏、虚拟现实、医疗等。然而，随着三维模型数量的不断增加，如何高效地检索特定的三维模型成为了一个挑战。传统的关键词搜索无法有效检索三维模型，因为涉及到的内容具有高度的语义复杂性和多样性。因此，基于内容的三维模型检索技术成为了一个研究热点。
二、研究目的
本研究的目的是提出一种高效的三维模型检索方法，基于内容分析和相似性匹配，实现对三维模型的快速、准确检索。
三、研究内容
本研究提出了一种基于深度学习的三维模型特征提取方法，将三维模型转化为深度特征向量，并采用局部特征提取和全局特征提取相结合的方式实现对三维模型的描述。该方法具有较高的准确性和鲁棒性。同时，本研究还采用改进的回归方法实现了相似性匹配算法，能够准确快速地找到相似的三维模型。
四、研究进展
在研究过程中，本研究已经完成了以下工作：
1、对三维模型的特征提取方法进行了深入研究，提出了基于局部特征和全局特征相结合的方法，实现了对三维模型的描述；
2、研究了相似性匹配算法，提出了改进的回归方法，实现了对相似三维模型的检索；
3、设计并完成了三维模型检索系统的原型，实现了对三维模型的在线检索。
五、下一步工作
接下来，本研究将重点开展以下工作：
1、进一步完善三维模型特征提取方法，提高特征描述的准确性和鲁棒性；
2、优化相似性匹配算法，提高检索速度和准确率；
3、扩展实验数据集，验证算法的性能；
4、设计并完成系统的界面和用户体验优化。
六、结论
本研究提出了一种基于深度学习和相似性匹配的三维模型检索方法，已取得了一定的研究进展。未来，我们将进一步完善该方法，实现对三维模型的高效、准确检索。