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基于骨架结构的三维人体模型检索算法研究
基于骨架结构的三维人体模型检索算法研究
摘要：
随着三维扫描技术的发展，三维人体模型在计算机视觉和计算机图形学领域得到广泛应用。为了有效地存储和检索大规模的三维人体模型数据库，研究者们提出了许多相关的算法。本文针对基于骨架结构的三维人体模型检索问题展开研究，提出了一种新的算法，该算法能够高效地检索出与给定的查询骨架结构相似的三维人体模型。实验结果表明，该算法具有较高的检索准确率和检索效率。
1.引言
三维人体模型是一种能够准确表示人体外形和姿态的模型，具有广泛的应用前景。在虚拟现实、人机交互、医学影像分析等领域，三维人体模型被广泛用于姿态识别、人体测量和动作分析等任务。然而，随着三维扫描技术的进步，三维人体模型的数量急剧增加，如何高效地检索出与给定骨架结构相似的三维人体模型成为一个重要的问题。
2.相关工作
2.1三维人体模型表示
三维人体模型可以用多种方式来表示，包括点云、网格和体素等。点云是一组离散的三维点坐标，网格是由一组三角形面片组成，而体素是将三维空间分割成一系列体素单元。在基于骨架结构的三维人体模型检索中，我们选择使用点云表示三维人体模型，因为点云能够有效地保持模型的几何形状信息，并且具有较低的存储开销。
2.2骨架提取
骨架是三维人体模型中最重要的结构之一，它能够表示人体的姿态和姿势。在基于骨架结构的三维人体模型检索中，我们需要首先从三维人体模型中提取出骨架信息。近年来，许多基于深度学习的方法被提出，能够自动地从三维数据中提取出骨架信息。
3.算法设计
基于上述背景和相关工作，我们提出了一种基于骨架结构的三维人体模型检索算法。具体步骤如下：
(1)数据预处理：对于给定的三维人体模型数据库，我们首先对每个模型进行数据预处理，包括点云预处理和骨架提取。点云预处理包括去噪和重采样等操作，以减少不必要的数据噪声。骨架提取使用已有的方法，能够自动地从点云数据中提取出骨架信息。
(2)特征提取：从每个三维人体模型的骨架中提取出特征，用于表示模型的形状和姿态。我们选择使用预训练好的神经网络模型，能够自动地从骨架中提取出高层语义特征。
(3)相似度计算：对于给定的查询骨架，我们计算其与数据库中每个骨架的相似度。相似度计算可以使用欧氏距离或余弦相似度等方法。
(4)结果排序和返回：根据相似度计算的结果，对数据库中的三维人体模型进行排序，并返回与查询骨架相似度最高的前几个模型。
4.实验结果与分析
我们在一个包含大量三维人体模型的数据库上进行了实验，评估了提出算法的检索性能。实验结果表明，该算法能够高效地检索出与给定查询骨架结构相似的三维人体模型，具有较高的检索准确率和检索效率。
5.结论与展望
本文针对基于骨架结构的三维人体模型检索问题展开研究，提出了一种新的算法。实验结果表明，该算法具有较高的检索准确率和检索效率。然而，目前的算法还存在一些问题，如对噪声和局部缺失数据不敏感等。未来的研究可以进一步改进算法的鲁棒性和可扩展性，以适应更加复杂的应用场景。
参考文献：
[1]LeeI,etal.Retrieving3DHumanPosesusingSkeletalGraphMatching.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2017.
[2]LuoT,etal.3DHumanPoseEstimationviaDeepLearnedGeometries.arXiv:1602.00134,2016.
[3]LiJ,etal.DeepAutoencoder-likeNonlinearRNNsfor3DHumanSkeletonSequences.arXiv:1701.08437,2017.