【摘 要】
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针对三维模型检索中单一特征检索效果差的难题,首先提出了三维模型的3类特征向量提取算法,即刻画模型表面特性的扩展高斯球面特征向量、反映模型内部结构的Radon变换球面分布
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2015A030313635),广东省科技计划项目(2014A010103037);佛山市科技创新专项资金项目(2015AG10008,2014AG10001);广东省教育厅特色创新类项目(2015KTSCX153);佛山科学技术学院优秀青年教师培养计划项目(fsyq201411),佛山科学技术学院优秀青年人才培育项目资助
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针对三维模型检索中单一特征检索效果差的难题,首先提出了三维模型的3类特征向量提取算法,即刻画模型表面特性的扩展高斯球面特征向量、反映模型内部结构的Radon变换球面分布特征向量、代表模型投影层次的视图分层压缩感知特征向量。其次,以样本模型的查询结果分类信息熵作为指标并结合监督学习过程,给出了一种多特征融合的加权系数估算方法。最后,设计了融合多特征的模型间相似度度量,完成基于查询示例的模型检索过程。仿真实验表明,提出的3类特征向量具有较好的可区分性,多特征融合检索算法的查全率与查准率有明显提升。
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