基于手繪草圖的三維模型檢索研究與實現(xiàn).pdf

1、三維模型在醫(yī)療、教育、工業(yè)設(shè)計、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。隨著各種三維建模技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了大量公開可用的三維模型數(shù)據(jù)庫。而三維建模成本高昂，因此通過信息檢索技術(shù)重用現(xiàn)有三維模型構(gòu)建三維場景有極大需求。三維模型檢索技術(shù)成為計算機圖形學中的熱點研究課題。手繪草圖是人類普遍具備的技能，作為人機交互新方法具有得天獨厚的優(yōu)勢。以手繪草圖檢索三維模型相較于其他方式具有簡單、便捷的優(yōu)點，具有很高的研究價值。然而，手繪草圖的抽象性和三維

2、模型的復(fù)雜性使得基于手繪草圖檢索三維模型存在很多困難與挑戰(zhàn)。
　　為了解決基于手繪草圖的三維模型檢索方法中存在的困難與挑戰(zhàn)，本文圍繞如何通過深度學習技術(shù)解決基于手繪草圖的三維模型檢索展開了深入研究，整合出一套以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的三維模型檢索方案。本文主要完成以下幾個方面的工作:第一，針對手繪草圖與三維模型難以直接匹配的問題，將三維模型渲染為與手繪草圖相似的線條投影圖，從而將問題轉(zhuǎn)化為手繪草圖與三維模型投影圖的匹配問題。第二，

3、針對手工設(shè)計的特征提取方法表達能力不強，泛化能力較弱的缺點，研究了使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法，構(gòu)建了表達能力和泛化能力強的高級抽象特征。第三，針對手繪草圖與三維模型投影圖風格迥異，難以直接進行相似度度量的問題，提出通過度量學習方法學習一種相似度度量，將手繪草圖與三維模型投影嵌入同一度量空間中進行相似度度量，有效的解決了難以跨域匹配的問題。第四，為了使算法對手繪草圖風格多樣的各種變體保持不變性，在模型中融入限制條件，使得在學習到的