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三维模型采集与自动标注算法研究

作　者: 张俊青
导　师: 万丽莉
学　校: 北京交通大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 三维模型三维模型检索模糊K近邻语义标注三维模型数据库
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

摘要：随着三维技术的迅速发展,三维模型的应用越来越广泛,在虚拟现实、建筑设计、3D动画、医学建模等领域扮演着越来越重要的角色。但三维模型的建模过程费时费力,并且三维模型文件信息中缺乏可供理解的语义内容。故迫切需要对三维模型的语义标注技术进行研究,实现对已有三维模型资源的检索和复用。本论文,针对三维模型缺乏语义标注信息,而人工标注工作量大的问题,以及用于检索研究的三维模型库中的模型数量少,需要扩充等问题,对三维模型的检索方式、训练数据库的扩充、自动分类标注等方面进行了研究。论文的具体研究内容及创新点如下：1、通过对多种三维模型检索方式的分析,针对文本检索准确度不高、形状特征检索交互性差等问题,提出了一种提高文本检索准确度的三维模型检索方法。首先基于Google三维模型库进行文本检索,并采集检索到的三维模型,对模型格式进行转换,然后根据模型的DESIRE形状特征对文本检索结果进行重新排序。DESIRE特征向量是一种复合特征向量,包括模型的深度投影特征,轮廓投影特征和基于射线的特征,三种特征按照一定的权重组合起来,能够更好地描述三维模型的形状特性。实验表明该方法能够改善文本检索的准确度,并有很好的交互性。2、目前常用的三维模型训练集——Princeton模型库中模型数量较少,总共只有1814个模型,并且各个语义类别下的模型数量不均等。而在线三维模型库,如Google三维模型库等,模型数量庞大,但均由用户发布共享,缺乏模型的分类信息,模型的标注也不完善,并且其模型文件格式不适合直接用于检索算法研究。所以,我们借助研究内容1所创建的模型检索系统,把Princeton模型库中包含模型数较少的语义类别标签作为关键词检索,从Google三维模型库中检索和采集模型,转换模型格式,并结合用户反馈,对Princeton模型库进行扩充,建立了一个较完善的三维模型训练数据库。3、通过对现有三维模型分类标注算法的分析,提出了一种基于模糊K近邻的三维模型半自动标注方法,解决了三维模型缺乏语义信息,人工标注又极为繁琐费时的问题,能够自动化地标注三维模型。该方法采用了模糊K近邻分类算法,得到模糊的分类结果,包含更多的信息。然后对模糊分类结果计算不确定度,并在此基础上引入主动学习的机制。该机制通过阈值判断、用户反馈、迭代学习等步骤,完成对待标注三维模型集的半自动化标注。实验表明,该方法能够提高三维模型分类标注的准确度以及自动化程度。

全文目录

致谢  5-6
摘要  6-8
Abstract  8-12
1 绪论  12-20
  1.1 选题背景与意义  12-13
  1.2 三维模型检索与语义标注的研究现状  13-17
    1.2.1 三维模型检索概述  13-14
    1.2.2 三维模型语义标注的研究现状  14-17
    1.2.3 当前研究存在的问题与挑战  17
  1.3 本论文的研究内容与结构  17-20
    1.3.1 研究内容概述  17-19
    1.3.2 本论文的组织结构  19-20
2 三维模型多种检索方式的研究  20-49
  2.1 三维模型检索方式简介  20-28
    2.1.1 基于文本关键词的检索  20-21
    2.1.2 基于二维草图的检索  21-23
    2.1.3 基于三维模型示例的检索  23-27
    2.1.4 基于表面属性特征的检索  27
    2.1.5 用户的相关性反馈  27-28
  2.2 用于提高文本检索准确度的三维模型检索系统的设计与实现  28-44
    2.2.1 系统的总体设计  29-30
    2.2.2 模型格式转换  30-38
    2.2.3 模型特征提取  38-40
    2.2.4 相似性匹配  40-41
    2.2.5 检索系统的实现  41-44
  2.3 基于二维图像的人体三维模型检索系统的设计与实现  44-48
    2.3.1 系统设计  44-45
    2.3.2 计算Zernike矩特征  45-46
    2.3.3 系统实现结果  46-48
  2.4 小结  48-49
3 三维模型训练数据库的建立和完善  49-61
  3.1 建立模型数据库的前期准备  49-50
  3.2 数据库设计  50-55
    3.2.1 训练数据库的内容  50-52
    3.2.2 训练数据库表的设计  52-53
    3.2.3 训练数据库的可扩展性  53-55
  3.3 数据库数据导入与数据库扩充  55-57
  3.4 三维人体模型数据库的建立  57-59
  3.5 小结  59-61
4 三维模型分类标注算法研究与实现  61-74
  4.1 三维模型标注算法研究分析  61-62
  4.2 模糊K近邻分类算法  62-64
    4.2.1 模糊K近邻算法原理  62-63
    4.2.2 模糊K近邻算法的实现  63-64
  4.3 半自动化标注算法研究  64-67
    4.3.1 计算不确定度  65-66
    4.3.2 设置不确定度的阈值  66
    4.3.3 引入迭代学习  66-67
  4.4 半自动标注系统的设计与实现  67-73
    4.4.1 系统设计  67-68
    4.4.2 系统的具体实现  68-71
    4.4.3 系统的运行结果  71-73
  4.5 小结  73-74
5 结论与展望  74-78
  5.1 总结  74-75
  5.2 展望  75-78
参考文献  78-80
作者简历  80-84
学位论文数据集  84

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