[发明专利]一种基于特征描述子的三维模型双层检索方法和装置

权利要求书

1.一种基于特征描述子的三维模型双层检索方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤一：构建属性邻接标记图，并将属性邻接标记图分割成多个局部区域邻接子图；

步骤二：提取每个局部区域邻接子图的局部特征描述子；

步骤三：对局部特征描述子进行聚类，构建词汇本；

步骤四：统计词汇本中各关键词对在模型库的每个三维模型中出现的频率，构建空间词袋；

步骤五：基于空间词袋和局部特征描述子对三维模型进行双层匹配与检索。

2.根据权利要求1所述的基于特征描述子的三维模型双层检索方法，其特征是，所述属性邻接标记图的构建方法为：

定义属性邻接标记图的数据结构，包括邻接性和凹凸性；

遍历三维模型的每个面并提取每个面的所有属性，创建属性邻接标记图的对应节点；

识别三维模型的每个面之间的邻接关系，创建属性邻接标记图的边；

基于属性邻接标记图的对应节点和属性邻接标记图的边，构建单个三维模型的属性邻接标记图。

3.根据权利要求1所述的基于特征描述子的三维模型双层检索方法，其特征是，所述步骤1中，采用合并优化的方法将属性邻接标记图分割成由多个局部区域邻接子图。

4.根据权利要求1所述的基于特征描述子的三维模型双层检索方法，其特征是，所述局部特征描述子的提取方法为：

根据局部区域邻接子图的各属性以及图谱理论，将局部区域邻接子图进行编码，构建一个局部特征描述子的七元组，包括局部区域子图的节点数、连线数、节点的最大度、最小度、节点类型直方图、哈希字符串和谱向量。

5.根据权利要求4所述的基于特征描述子的三维模型双层检索方法，其特征是，所述节点类型直方图是对应局部区域面类型属性，统计局部区域邻接子图中各类型节点出现的频次；

所述哈希字符串是一个节点与其邻居节点的连线对的映射；

所述谱向量是对应局部区域的拓扑属性，通过计算拉普拉斯矩阵得到一个有向序列谱向量的长度；采用填补法进行修改使得各局部区域的谱向量长度一致。

6.根据权利要求1所述的基于特征描述子的三维模型双层检索方法，其特征是，所述词汇本的构建方法为：

随机选择k个局部特征描述子作为初始关键字；

计算其他局部特征描述子到各关键词之间的欧氏距离，将局部特征描述子分配到最近的关键词所在类簇；

使用均值重新计算第t次迭代的关键词，即新的聚类中心；

比较欧氏距离的最大值和最小值，得出各聚类中心的关键词；

将各聚类中心的关键词进行集合得到词汇本。

7.根据权利要求1所述的基于特征描述子的三维模型双层检索方法，其特征是，所述空间词袋的构建方法为：

按照步骤一和步骤二的方法将模型库中每个三维模型进行区域分割和提取局部特征描述子；

将分割后的局部区域看作一个个完整的节点，然后在这些节点之间建立相关关系并连边，得到局部区域邻接子图；

遍历局部区域邻接子图的每个节点，将每条连线两端的节点映射至词汇本中距其最近的关键词，直至所有连线和节点均被访问；

统计局部区域邻接子图中各关键词对出现的频率，形成融合空间邻接关系的关键词对直方图，即空间词袋。

8.根据权利要求1所述的基于特征描述子的三维模型双层检索方法，其特征是，所述基于空间词袋和局部特征描述子对三维模型进行匹配与检索的方法为：

计算待检索模型的空间词袋表征与三维模型库中各个模型的空间词袋表征进行欧氏距离，并相比较，得到若干个候选模型，构成候选集；

基于局部特征描述子，采用基于总体最优匹配的方法对候选集中候选模型进行最优匹配。

9.一种基于特征描述子的三维模型双层检索装置，其特征是，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤，包括：

构建属性邻接标记图，并将属性邻接标记图分割成多个局部区域邻接子图；

提取每个局部区域邻接子图的局部特征描述子；

对局部特征描述子进行聚类，构建词汇本；

统计词汇本中各关键词对在模型库的每个三维模型中出现的频率，构建空间词袋；

基于空间词袋和局部特征描述子对三维模型进行双层匹配与检索。