基于多特征融合的三維模型檢索技術(shù).pdf

1、隨著計算機硬件和圖形技術(shù)的發(fā)展，特別是建模和渲染技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的三維模型應(yīng)用到各個領(lǐng)域，這也促進了三維檢索技術(shù)的研究。在這些技術(shù)中，其中基于視圖的多特征檢索技術(shù)取得了較好的效果。不同的特征描述的是三維模型不同的特性，而且對于不同種類的模型具有不同表達能力，因此我們可以從多特征學習到一個更低維和更具分辨性的融合特征，用以提升模型檢索準確率和檢索速度。
　　以此為目標，本文提出一種基于多特征融合的三維模型檢索框架。該框架包含

2、兩部分:1）多特征融合算法(Multiple Feature Fusion algorithm，MFF)，和2）在線映射學習算法(Online Projection Learning algorithm，OPL)。首先，多特征融合算法使用訓練數(shù)據(jù)從原始特征空間學習得到一個低維并且更具分辨性的融合特征;然后，利用在線映射學習算法學習得到一個從原始特征空間到融合特征空間的映射矩陣，用來解決訓練數(shù)據(jù)外三維模型高效轉(zhuǎn)換到融合特征空間的問題。在所