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基于多特征融合的三维模型检索技术的中期报告
一、研究背景
随着三维建模技术的快速发展，三维模型在各个领域得到了广泛应用，例如三维打印、电影特效、虚拟现实等。在此背景下，三维模型检索技术越来越受到重视，其主要目的是根据用户的查询需求，从三维模型库中检索出与查询需求最相似的三维模型。
目前，常用的三维模型检索方法主要包括基于形状特征的检索、基于内容的检索、基于组件的检索等。然而，这些方法都存在一定的局限性，例如基于形状特征的方法无法处理局部形状变化等问题，基于内容的方法需要先进行模型分割等预处理，而基于组件的方法则需要先对三维模型进行部件切割。
因此，为了克服这些局限性，本研究提出了一种基于多特征融合的三维模型检索技术，该技术将多种特征进行融合，从而提高检索的准确性和鲁棒性。
二、研究目标
本研究的主要目标是设计一种基于多特征融合的三维模型检索技术，以实现以下目标：
1.提高检索的准确性和鲁棒性，尤其是在处理具有局部形状变化的三维模型时表现更为优秀。
2.实现快速的三维模型检索，能够处理大规模的三维模型库。
三、研究内容和进展
本研究基于多特征融合的三维模型检索技术包括以下内容：
1.特征提取：本研究采用了多种特征来表示三维模型，包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。颜色特征可以捕捉模型的颜色分布，形状特征可以描述模型的全局和局部形状，而纹理特征则可以反映模型表面的纹理信息。本研究对于每种特征都设计了相应的提取方法。
2.特征融合：本研究利用了多种融合方法，包括特征层级融合、多特征融合等。特征层级融合是将不同层级的特征进行融合，例如将局部特征和全局特征进行融合；而多特征融合则是将多种特征进行融合，例如将颜色特征、形状特征和纹理特征进行融合。
3.相似度计算：本研究采用了多种相似度计算方法，包括余弦相似度、欧几里德距离等。在进行相似度计算时，本研究还考虑了不同特征的权重，并采用了归一化等方法，从而提高了检索的准确性。
目前，本研究已经完成了特征提取和特征融合，并初步实现了相似度计算的功能。接下来，本研究将进一步完善算法，并进行实验验证。