AVR與三維物體識別的研究與實現(xiàn).pdf

1、AVR(From Actual Reality to Virtual Reality，即由真實世界到虛擬世界的轉(zhuǎn)換)問題是計算機(jī)應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域，它為虛擬現(xiàn)實、計算機(jī)視覺、先進(jìn)人機(jī)交互、工業(yè)自動化等領(lǐng)域提供了新的技術(shù)手段。作為AVR景物理解的關(guān)鍵技術(shù)和實現(xiàn)基礎(chǔ)，本文著重研究了三維物體識別中的AVR理論、算法和實現(xiàn)技術(shù)。本文將AVR三維物體識別與AVR景物重建技術(shù)相結(jié)合，通過AVR重建，獲得三維物體的基于超二次體元的統(tǒng)一參數(shù)化模型描述，

2、一方面，可以從這些參數(shù)化模型描述中提取出三維物體的結(jié)構(gòu)化描述，進(jìn)行AVR三維物體識別，獲得三維物體的高層視覺語義描述，作為AVR景物理解的信息基礎(chǔ)；另一方面，又可以作為計算機(jī)內(nèi)部虛擬景物的精煉的參數(shù)描述模型，輸出到虛擬環(huán)境中。 本文的主要成果性工作包括： (1)提出了AVR三維物體識別的理論和系統(tǒng)框架，并對AVR三維物體識別中的算法和關(guān)鍵實現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行了研究。在AVR系統(tǒng)框架中，首先，利用AVR重建技術(shù)，直接從真實物體形狀

3、信息數(shù)據(jù)中生成三維物體體元的基于超二次幾何子的計算機(jī)內(nèi)部參數(shù)描述模型；然后，提取AVR三維物體結(jié)構(gòu)化描述特征；最后，通過采用有效的三維物體識別計算方法，得到三維物體的高層視覺語義描述，使計算機(jī)具有對三維物體的視覺認(rèn)知和識別能力。 (2)提出了使用基于超二次幾何子的參數(shù)化體元描述模型以及直接從三維數(shù)據(jù)中得到超二次幾何子模型描述的提取計算方法?；诔螏缀巫拥哪Ｐ兔枋鲂问剑Y(jié)合了超二次曲面模型的定量的參數(shù)信息和幾何子模型的定性的幾

4、何屬性信息，具有很強(qiáng)的模型描述和視覺區(qū)分能力，可作為AVR三維物體描述和識別的基礎(chǔ)。 (3)基于球面調(diào)和分析和三維矩不變量，提出了超二次曲面模型描述物體形狀相似性的度量計算方法。超二次模型的形狀相似性度量是利用超二次模型進(jìn)行三維物體識別的一個關(guān)鍵問題，有效的超二次模型相似性度量測度的缺乏已經(jīng)成為制約其在視覺識別領(lǐng)域發(fā)展的一個重要“瓶頸”。本文在對超二次模型自身數(shù)學(xué)性質(zhì)分析的基礎(chǔ)上，分別提出了基于球面調(diào)和分析和三維矩不變量的超二次

5、模型形狀相似性度量計算方法，得到了描述物體形狀的三維旋轉(zhuǎn)不變量，可作為三維物體識別的一種依據(jù)，為超二次模型在三維物體識別中的應(yīng)用創(chuàng)造了前提條件。 (4)研究了AVR三維物體識別算法，提出了基于改進(jìn)解釋樹的三維物體識別方法和基于部件特征融合的三維物體識別方法?；诟倪M(jìn)解釋樹的識別方法能夠?qū)崿F(xiàn)待識別物體與三維模型之間的全局匹配、部分匹配和焦點匹配等不同類型的形狀匹配計算。在該方法中，首先，定義了一組完善的一元和二元部件特征及對應(yīng)的約

6、束，設(shè)計了有效的解釋樹約束搜索規(guī)則，能夠快速得到待識別物體數(shù)據(jù)和三維模型之間可行的匹配關(guān)系；然后，開發(fā)了一個形狀相似性度量算法，能夠得到不同類型匹配下的具有模型形狀相似度排序的識別結(jié)果。另外，鑒于信息融合方法在二維圖像識別中的成功應(yīng)用，本文嘗試地提出了基于部件特征融合的三維物體識別方法，該方法以模型部件形狀特征向量間的相似度作為輸入特征，分別采用了最佳線性融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實現(xiàn)對三維物體的識別，測試實驗結(jié)果說明了這種融合方法在解決部件描

7、述的三維物體識別問題上是可行的，具有一定的發(fā)展?jié)摿Α?(5)構(gòu)建了AVR三維重建與識別實驗系統(tǒng)。將AVR．三維重建與AVR三維物體識別相結(jié)合，實現(xiàn)從真實世界三維物體形狀信息中重建出相應(yīng)的計算機(jī)內(nèi)部描述的虛擬景物模型及其高層視覺語義描述。結(jié)合本論文的研究工作，我們在已有AVR實驗系統(tǒng)基礎(chǔ)上，建立了AVR三維重建與識別實驗系統(tǒng)，系統(tǒng)采用平臺方式，將AVR研究中的關(guān)鍵技術(shù)及成果轉(zhuǎn)化為若干層次的、相對獨立的功能化模塊，通過功能模塊的有效