基于MRG骨架树的三维模型检索方法的开题报告

基于MRG骨架树的三维模型检索方法的开题报告1.选题背景随着计算机图形学、计算机视觉、机器学习等领域的不断发展，三维模型的应用越来越广泛，如虚拟现实、游戏开发、工程建模等等。然而，大规模三维模型存在的问题之一是如何有效地搜索和检索具有特定特征的三维模型。通常，三维模型检索的目标是在一个大规模的三维模型库中找到与查询模型最相似的模型，用于模型匹配、识别和分类等领域。传统的三维模型检索方法通常基于模型的全局或局部特征，如颜色、纹理、形状等。然而，这些方法无法捕捉模型的结构信息，例如模型的层次结构、关节连接等。因此，近年来，基于骨架树的三维模型检索方法受到了广泛的关注。本文旨在基于MRG骨架树，设计一个有效的三维模型检索方法。2.研究内容和目标本研究的主要目标是设计并实现一个基于MRG骨架树的三维模型检索系统。该系统可以实现以下内容：(1)建立MRG骨架树，用于表示三维模型的结构信息。(2)提取MRG骨架树的特征，并采用局部特征描述子对其进行描述。(3)使用相似性度量方法对两个MRG骨架树进行相似度计算，以找到最相似的三维模型。(4)实现基于MRG骨架树的三维模型检索系统，并进行实验评估。3.研究方法本研究的基本流程如下：(1)建立MRG骨架树。(2)提取MRG骨架树的局部特征。(3)采用相似性度量方法对两个MRG骨架树进行相似度计算。(4)设计并实现基于MRG骨架树的三维模型检索系统，并进行实验评估。具体实现如下：(1)建立MRG骨架树首先，根据模型的建模方式和特点，选择合适的骨架树表示方法，并利用该方法对模型建立MRG骨架树。(2)提取MRG骨架树的局部特征对于每一个MRG骨架树，采用局部特征描述子进行特征提取。常用的局部特征描述子包括SIFT、SURF、ORB等。(3)相似度计算采用相似性度量方法计算两个MRG骨架树的相似度，以便找到最相似的三维模型。(4)实现系统并进行实验评估根据以上步骤，设计并实现基于MRG骨架树的三维模型检索系统，并利用公开的三维模型数据集进行实验评估。评估指标包括准确率、召回率、F1值等。4.预期成果本研究的预期成果包括：(1)设计并实现基于MRG骨架树的三维模型检索系统。(2)实现MRG骨架树的建立和局部特征提取算法，并进行性能优化。(3)在公开的三维模型数据集上进行实验评估，并与其他方法进行比较。(4)发表相关的学术论文，做好成果推广工作。5.参考文献[1]Sun,J.,&Wu,X.(2009).Asurveyofskeletonizationalgorithmsandtheirapplications.ComputerGraphicsForum,28(8),1-17.[2]Figer,M.,Gould,S.,&Dickinson,S.(2003).Skeleton-basedobjectrecognitionusingviewpointfeaturehistograms.InternationalJournalofComputerVision,56(3),179-188.[3]Zhang,M.,Sun,J.,&Miao,Z.(2013).Anovel3dmodelretrievalmethodbycombiningglobalandlocalfeatures.IEEETransactionsonMultimedia,15(7),1729-1741.[4]Zhong,H.,Jiang,Y.,&Zhao,Q.(2018).Areviewof3Dshaperetriev