基于中轴骨架的三维模型检索的开题报告一、研究背景随着数字化技术的发展，三维模型的应用越来越广泛，尤其是在工程设计、虚拟现实、游戏开发等领域中得到广泛应用。三维模型检索是指通过关键词或特征描述搜索三维模型库中的目标模型。在实际应用中，大量的三维模型需要快速检索和处理，因此如何高效、准确地检索三维模型成为了当下研究的热点问题之一。传统的三维模型检索方法主要基于文本、形状和视觉特征来描述目标模型，然而这些方法往往依赖于数据本身的特性，并不能快速地处理大规模三维模型库。因此，基于中轴骨架的三维模型检索成为了一个备受关注的方向。二、研究意义基于中轴骨架的三维模型检索能够有效地描述目标模型的形状，并且具有天然的可变形性、尺度不变性和旋转不变性。中轴骨架是指描述物体结构的一维曲线，能够准确描述物体的主要形状和结构特征。因此，基于中轴骨架的三维模型检索能够提高三维模型检索的准确性和效率。三、研究内容本课题主要研究基于中轴骨架的三维模型检索方法。具体研究内容包括：1.中轴骨架的提取：使用现有的中轴骨架提取算法提取目标模型的中轴骨架。2.中轴骨架的描述：对中轴骨架进行描述，提取其特征描述符，并对特征描述符进行压缩。3.检索算法的设计：设计基于中轴骨架的三维模型检索算法，包括快速近似搜索算法和基于聚类分析的检索方法。4.实验和分析：使用现有的三维模型库进行实验，评估所提出的检索算法的准确性、效率和可扩展性。四、研究方法本课题主要采用数据驱动的方法，从现有的三维模型库中获取训练数据，通过训练得到中轴骨架提取、描述和检索算法。其中，中轴骨架提取算法采用基于骨架矩阵的方法，特征描述符采用基于多重分辨率的描述方法。快速近似搜索算法采用KD树和R树算法，基于聚类分析的检索方法采用谱聚类和层次聚类算法。五、预期成果本研究预期实现基于中轴骨架的三维模型检索算法，具有较高的准确性和效率。实验结果将会在几个方面得到评估：1.实验数据集：使用现有的三维模型库进行评估。2.指标评估：评估算法的准确率、召回率、F1值等。3.时间复杂度评估：评估算法的时间复杂度。4.可扩展性评估：评估算法的可扩展性。六、研究进展及计划目前，已完成三维模型数据集的收集和预处理，并进行了部分文献调研和算法研究。下一步，将开始进行中轴骨架提取和描述算法的设计和实现，并进行实验和分析。具体的研究进展如下：1.数据集收集和预处理：已完成，使用ShapeNet和ModelNet数据集。2.文献调研和算法研究：已完成，了解目前的研究现状和主要问题，确定本研究的方向和方法。3.中轴骨架提取和描述算法设计和实现：进行中。4.检索算法的设计和实现：将在中轴骨架提取和描述算法完成后进行。5.实验和分析：计划在检索算法完成后进行实验和分析，评估算法的准确性、效率和可扩展性。七、参考文献1.Qi,Y.,Guo,Y.,&Liu,Y.(2019).Skeleton-based3dshaperetrievalusingmulti-taskdeepneuralnetwork.PatternRecognitionLetters,119,61-68.2.Liu,Y.,Panozzo,D.,&Huang,H.(2018).Compactgeometricdescriptorfor3dshapematchingandretrieval.VisualComputer,34(7),1055-1064.3.Yuan,Y.,&Sun,J.(2015).Asurveyofrecentadvancesin3dshaperetrieval.MultimediaToolsandApplications,74(17),6257-6279.4.Huang,J.,Jiang,X.,&Chen,C.(2014).3dmodelretrievalbasedonskeletongraphmatching.PatternRecognitionLetters,49,94-102.