【技术实现步骤摘要】
一种基于视图的特征降维三维模型检索方法
本专利技术涉及三维模型检索领域，尤其涉及一种基于视图的特征降维三维模型检索方法。
技术介绍
3D模型作为一种比2D图片更加丰富多彩的多媒体数据类型在近几年正不断进步和发展。一方面，建模工具，3D扫描器，3D图形加速硬件等等设备的发展使得接入和产生高质量的3D模型成为可能。尤其是微软Kinect的专利技术和使用，有力的推动和促进了这个发展趋势。另一方面，计算机图形学的发展，工业产品设计[1]，三维场景[2]，虚拟现实[3]等等3D模型的应用使得3D模型被广泛传播和使用。3D模型在娱乐[4]、医学[5]、工业等应用领域的研究和使用得到了认同。日益发展的互联网技术也为3D模型的传输和处理提供了条件，这些都推动了3D模型数据库及其应用需求的快速增长。因此，面对一个庞大的3D模型数据库，如何高效率地检索成为了一个热门课题[6]。3D模型检索技术和其他的多媒体数据检索技术一样，3D模型检索技术可以分为基于文本的检索技术[7]和基于内容的检索技术[8]，但是基于文本的检索需要对模型库用关键字或者文本信息对模型进行描述且需要人工进行标注，要...
【技术保护点】
1.一种基于视图的特征降维三维模型检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：将数据库中各物体的多视角彩色视图集定义为多视角模型库，提取多视角模型库的特征得到各物体的特征向量集，并定义为多视角特征库；利用奇异值分解算法计算多视角特征库的特征值和特征向量，选取每个三维物体的代表视图以降低视图数量，得到减少视图数后的特征库；构建降维方程，利用迭代算法和特征库对降维方程中的变量进行最优化训练；根据最优变量计算两模型间的距离，得到最终的检索结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于视图的特征降维三维模型检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：将数据库中各物体的多视角彩色视图集定义为多视角模型库，提取多视角模型库的特征得到各物体的特征向量集，并定义为多视角特征库；利用奇异值分解算法计算多视角特征库的特征值和特征向量，选取每个三维物体的代表视图以降低视图数量，得到减少视图数后的特征库；构建降维方程，利用迭代算法和特征库对降维方程中的变量进行最优化训练；根据最优变量计算两模型间的距离，得到最终的检索结果。2.根据权利要求所述的一种基于视图的特征降维三维模型检索方法，其特征在于，所述利用奇异值分解算法计算多视角特征库的特征值和特征向量，选取每个三维物体的代表视图的步骤具体为：设定代表视图的数量为x，其中Λi，Qi为si的前x个特征值和特征向量，T为矩阵转置；选取Qi∈RD×x作为si减少视图数后的特征组成特征库Q；每张视图的特征为D维，R表示矩阵。3.根据权利要求所述的一种...
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