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基于统计学的三维模型检索算法的中期报告一、研究背景三维模型在计算机图形学、计算机辅助设计等领域有着广泛的应用。在这些应用中，三维模型的检索是一个非常重要的问题，主要包括两个方面：一是基于模型的外观特征进行检索，如形状、颜色、纹理等；二是基于模型的语义信息进行检索，如功能、类别等。在三维模型检索中，基于统计学的方法是一种非常有效的方法。它将三维模型表示为高维空间中的向量，并将相似度计算转化为向量之间的距离计算。目前，基于统计学的三维模型检索算法已经得到了广泛的应用，例如SIFT、BOW、LBP等算法，它们在不同的特征描述符和相似度度量方法上有不同的性能表现。二、研究现状目前，基于统计学的三维模型检索算法主要包括以下几种：（1）基于SIFT特征的算法。这种算法通过对三维模型的局部特征进行描述，用SIFT特征向量表示三维模型，再通过空间匹配等方法计算三维模型之间的相似度。这种算法主要优点是能够对三维模型的不同尺度和旋转进行适应，但是计算复杂度较高。（2）基于BOW模型的算法。这种算法将三维模型的局部特征抽象为单词，并使用BOW模型表示三维模型，再通过向量空间模型等方法计算三维模型之间的相似度。这种算法主要优点是计算速度快，但是需要大量的训练数据和合适的特征描述符。（3）基于LBP特征的算法。这种算法通过对三维模型的表面进行描述，用LBP特征向量表示三维模型，再通过卡方核等方法计算三维模型之间的相似度。这种算法主要优点是对三维模型的局部变化具有一定的容忍度，但是对于三维模型的整体形状和旋转变化不敏感。三、研究内容本研究的主要内容是基于统计学的三维模型检索算法的研究。具体来说，本研究将重点研究以下几个问题：（1）特征描述符的选择。本研究将比较不同特征描述符在三维模型检索中的性能表现，并选择最优的特征描述符进行后续研究。（2）相似度度量方法的选择。本研究将比较不同相似度度量方法在三维模型检索中的性能表现，并选择最优的相似度度量方法进行后续研究。（3）结果评价方法的研究。本研究将研究如何评价三维模型检索的结果，并选择合适的评价方法进行实验评价。四、研究计划本研究将分为以下几个阶段：第一阶段：收集与三维模型检索相关的文献、数据集等资料，熟悉目前基于统计学的三维模型检索算法的研究现状。第二阶段：选择并实现不同特征描述符、相似度度量方法，并进行实验比较分析不同方法的性能表现。第三阶段：研究三维模型检索的结果评价方法，并对实验结果进行评价分析。第四阶段：撰写毕业论文。五、预期成果本研究的预期成果包括：（1）比较不同特征描述符、相似度度量方法在三维模型检索中的性能表现。（2）研究三维模型检索的结果评价方法，并对实验结果进行评价

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