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.docx

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：三维模型草图检索是计算机图形学领域的一个研究热点。随着三维模型数据库的快速增长，如何高效地通过草图来搜索相关的三维模型成为了一个亟待解决的问题。在本文中，我们提出了一种基于多特征混合的流形排序算法，并结合三维模型草图检索任务的需求，将该算法应用到三维模型草图检索中。实验结果表明，我们的算法在三维模型草图检索中取得了较好的效果。
第1节引言
三维模型草图检索是通过用户手绘的草图来搜索相关的三维模型。它可以广泛应用于计算机图形学、虚拟现实、人机交互等领域。然而，由于三维模型的复杂性和多样性，传统的基于文字描述或关键词的搜索方法已经无法满足用户的需求。
第2节相关工作
在过去的几十年里，已经有很多关于三维模型草图检索的研究工作。其中一种常用的方法是基于特征描述子的方法。这些方法通过提取三维模型的特征描述子，然后计算草图与特征描述子之间的相似度，最后按照相似度从高到低排序来检索相关的三维模型。然而，这些方法往往无法有效地处理三维模型的复杂几何结构和局部细节。另一种方法是基于形状匹配的方法。这些方法通过计算草图与三维模型之间的形状相似度，然后按照相似度从高到低排序来检索相关的三维模型。然而，由于计算形状相似度的复杂性，这些方法往往无法在实时性要求较高的场景中使用。
第3节多特征混合的流形排序算法
为了解决上述问题，我们提出了一种多特征混合的流形排序算法。该算法主要包括两个步骤：特征提取和排序。在特征提取步骤中，我们首先使用深度学习方法提取三维模型的全局特征和局部特征。全局特征可以捕捉整个三维模型的整体形状和结构信息，而局部特征可以捕捉三维模型的局部细节信息。然后，我们使用流形学习的方法将全局特征和局部特征映射到一个低维的流形空间中。在排序步骤中，我们使用排序算法将流形空间中的点按照与草图的相似度从高到低排序。
第4节在三维模型草图检索中的应用
为了验证我们的算法的有效性，我们将其应用到三维模型草图检索中。我们使用一个包含数千个三维模型的数据库，并从中随机选择了若干个草图进行检索。实验结果表明，我们的算法在三维模型草图检索中取得了较好的效果。与其他方法相比，我们的算法具有更高的检索精度和更快的检索速度。
第5节结论
在本文中，我们提出了一种基于多特征混合的流形排序算法，并将其应用到三维模型草图检索中。实验证明，我们的算法在三维模型草图检索中取得了较好的效果。未来的工作可以进一步改进我们的算法，提高其检索精度和速度，并探索其在其他领域的应用。