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多特征混合的流形排序及其在三维模型草图检索中的应用
多特征混合的流形排序及其在三维模型草图检索中的应用
摘要：随着三维模型在计算机图形学、计算机辅助设计和虚拟现实等领域的广泛应用，对三维模型的快速索引和检索变得越来越重要。三维模型的草图检索是一种基于用户输入草图的检索方法。然而，由于三维模型数据的复杂性和多样性，尤其是模型的多特征，现有的检索方法往往无法有效地处理这些特征。为了解决这个问题，本文提出了一种多特征混合的流形排序方法，并将其应用于三维模型草图检索中。
1.引言
三维模型检索是指根据用户的查询请求，在庞大的三维模型数据库中快速准确地找到相关的模型。三维模型的草图检索，是一种使用用户手绘的二维草图来进行检索的方法，具有直观、简单、高效的特点。然而，传统的三维模型检索方法往往只考虑了模型之间的几何相似性，忽略了模型的其他特征，导致检索结果的准确率和鲁棒性不高。
2.多特征混合的流形排序方法
多特征混合的流形排序方法是一种将多个特征综合起来进行排序的方法。流行学习是一种对复杂非线性数据进行降维和特征提取的方法，它能够将高维数据映射到低维流形空间中，并保持数据之间的拓扑结构和局部关系。通过将多个特征映射到同一个流行空间中，可以将不同特征之间的关系综合起来，从而获得更加全面准确的排序结果。
3.三维模型草图检索中的应用
在三维模型草图检索中，我们可以将草图转化为特征向量，并通过多特征混合的流形排序方法对模型进行排序。我们可以从以下几个方面考虑模型的特征：形状特征、纹理特征、颜色特征和语义特征。形状特征可以通过模型的几何信息提取得到，包括物体的大小、比例、曲率、曲率直方图等；纹理特征可以通过模型表面的纹理信息提取得到，包括物体的材质、纹理映射等；颜色特征可以通过模型的颜色信息提取得到，包括物体的颜色分布、颜色直方图等；语义特征可以通过模型的语义信息提取得到，包括物体的类别、标签、属性等。
4.实验结果与分析
我们在三维模型数据库上进行了实验，对比了多特征混合的流形排序方法和传统的单一特征排序方法。实验结果表明，多特征混合的流形排序方法能够显著提高检索结果的准确率和鲁棒性。通过综合考虑多个特征，在保证检索速度的同时，能够获得更加精确的排序结果。
5.结论
本文提出了一种多特征混合的流形排序方法，并将其应用于三维模型草图检索中。实验证明，该方法能够有效地处理多特征的问题，并提高三维模型草图检索的准确率和鲁棒性。未来的工作可以进一步探索其他特征的提取方法，并将多特征混合的流形排序方法应用于其他领域的检索任务中。
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