基于特征融合及流形排序的三維模型檢索分析

肖麗萍

摘要

隨著計算機軟硬件技術與三維建模技術的快速發展，三維模型被廣泛應用于醫療科學、計算機輔助設計、影視動畫等場景中，應用范圍越來越廣。據統計，在新產生的模型中，約有75%的模型是對現有模型的改進。因此，想要提高設計與生產效率，快速在三維模型庫中找到匹配模型是關鍵文章探討了特征融合與流形排序對三維模型的檢索，以期提高模型的檢索準確性與檢索速度。

【關鍵詞】特征融合 流形排序 三維模型檢索特征歸一化

計算機與數字媒體的高速發展，三維模型的應用范圍越發廣泛。然而，在其應用中，想要創建出真實度較高的三維模型，需要消耗大量精力與時間。然而，在尋找到合適模型的前提下，對現有模型進行修改，能夠快速又準確達到人們的需求。因此，為提高生產效率，在三維模型構建中，如何快速尋找適當的三維模型，以便快速修改成新的三維模型成為關鍵。文章對特征融合與流形排序兩種方式三維模型檢索展開探討，以期快速尋找，將大量未標記模型加以應用，推動三維模型產業向前發展。

1 基于特征融合的三維模型檢索

在三維模型檢索過程中，單一特征檢索精度已經難以提升，本文擬將不同性質特征進行融合，以期達到有效提高檢索精度與準確性。本文對“以距離加權進行融合，重點關注特征的互補性與冗余性”的特征融合法展開探討。

1.1 提取融合特征

一般來說，當憑借單一信息無法判定某一事物時，需要綜合其他信息，才能對事物進行有效判定。在三維模型檢索中，也存在類似情況，僅依靠單一特征檢索已經無法保障準確率，且檢索過程緩慢，對此，為提高三維模型檢索效率與準確度，本文提出了融合其他特征，提高檢索效果。當然，融合其他特征并不容易，首先，應判斷不同特征間的互補性;其次，確定不同特征組合所占有的權值，有效保障不同特征的融合質量。

1.2 顯巨離歸一化

為保障不同特征之間的有效融合，可采用以下兩種方式：

（1）將不同特征進行歸一，當兩種或多種特征達到相同數量級，能夠直接串聯，形成新的特征。

（2）通過不同特征進行計算，判斷模型之間的距離后，對不同特征的距離值加權融合，以此形成新特征。

在特征融合中，后者應用較為廣泛，因其不受特征維度影響，適用范圍較為廣泛，僅需要計算距離值并加權融合，即可保障不同特征完整融合。

1.3 特征融合

在特征融合在三維模型檢索應用中，文章提出的特征融合方式是以特征計算距離值為主，通過加權融合得出了新的特征，以此提高三維模型檢索的精確值與檢索效率。該種特征融合方式具體如下：設歸一化后三個不同特征距離值為d_i、d_j、d_k，在通過距離加權法融合特征時，可利用求取兩未知數方式，實現特征融合。

在上述公式中，α與β是未知參數值，d為距離值，通過公式，可快速實現特征融合。

2 基于流形排序的三維模型檢索

在距離加權特征融合過程中，人們忽視了其背后潛在的流形排序，三維模型檢索準確率降低。然而，直接應用流形排序雖然能夠發現流形結構，卻也存在兩方面問題：

（1）在距離矩陣向相似度矩陣轉化時，容易受到異常數據的影響，流形傳遞因此失效。

（2）在流形應用之后，還存在的流形傳遞過程，將處于正確結果集中的數據，傳遞至錯誤結果集中。

2.1 建立流形結構

具體如圖1所示。

2.2 多視角投影

實際上，描述一個物體，最有效方式就是為人們展示不同視角的圖形，如此，人們能夠對物體有一全面了解。須知，在描述三維模型時，不同角度下，所得到的視圖不同，對此，僅有某一方向的視圖檢索，很難快速得到三維模型，只有通過多角度投影，才能快速獲得所需要的三維模型。在多視角投影中，可將三維模型圍繞x、y、z軸旋轉，每旋轉30°截取一個視圖，如此，能夠快速查找三維模型。

2.3 提取詞頻向量特征

提取SIFT特征：直接利用SIFT算法，檢測二維投影的關鍵點所在，以此獲得二維投影SIFT的特征。并且，SIFT算法的應用，能夠由多個二維投影圖上獲得多個特征點，在每個特征點上，特征各一個128維向量。

構建視覺詞典：對于相似的SIFT特征點，可將其同一視覺詞匯。利用相關方式將SIFT特征聚類，構建視覺詞典，為三維圖形的檢索奠定基礎。

獲得詞頻向量特征：視覺詞典構建完畢，可將視覺詞典與SIFT特征進行對比，以此得到詞頻向量。提高三維模型檢索速度。

3 總結

文章探討了特征融合以及流形排序對三維模型的檢索分析，經試驗得知，特征融合及流形排序兩種檢索方式各有優勢，兩項對比，以距離加權的特征融合的應用，以計算為主，三維模型檢索效率更高;流行排序檢索方式精確度更高。總之，無論是那種方式，都提高了三維模型檢索的準確率與效率，提高了新的三維模型構建速率，推動了企業設計速度與生產效率，為企業經濟發展奠定了堅實基礎，推動了社會可持續發展。

參考文獻

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