[发明专利]三维模型识别方法

权利要求书

1.一种三维模型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

对三维模型数据库进行预处理，获取所有三维模型对应的光场描述子，生成光场描述子数据库；

对需要检索的目标物体进行预处理，获取该目标物体对应的目标光场描述子；

将目标光场描述子与所述光场描述子数据库进行匹配，根据匹配结果确定所述目标物体对应的三维模型。

2.如权利要求1所述的三维模型识别方法，其特征在于，所述对三维模型数据库进行预处理，获取所有三维模型对应的光场描述子，生成光场描述子数据库的步骤包括：

从多个角度拍摄所述三维模型数据库中的三维模型，获取对应的三维模型的多个表面图片；

对每一三维模型的所有表面图片提取傅里叶描述子，并根据所述傅里叶描述子比较获取每一三维模型的所有表面图片中的类似图片；

对拍摄每一三维模型的所有表面图片中的类似图片对应的摄像机的空间坐标采用G-means方法进行聚类；

根据G-means聚类后的类别划分不同的类似区域；

提取每一类似区域的傅里叶描述子，获取每一类似区域的中心，并将类似区域的中心与三维模型连接，获取对应的三维模型的星状拓扑图；

将对应的三维模型的类似区域的傅里叶描述子及星状拓扑图组成对应的三维模型的光场描述子，将三维模型数据库中所有三维模型的光场描述子组成光场描述子数据库。

3.如权利要求2所述的三维模型识别方法，其特征在于，所述从多个角度拍摄所述三维模型数据库中的三维模型，获取对应的三维模型的多个表面图片的步骤包括：

构建一个视场球，于其球面均匀分布多个摄像头面向球心的摄像机；

将所述三维模型数据库中的三维模型置于所述视场球的球心中，通过多个摄像机拍摄获取对应的三维模型的多个表面图片。

4.如权利要求3所述的三维模型识别方法，其特征在于，所述根据G-means聚类后的类别划分不同的类似区域具体为：根据G-means聚类后的类别将视场球的球面划分为不同的类似区域。

5.如权利要求4所述的三维模型识别方法，其特征在于，所述提取每一类似区域的傅里叶描述子，获取每一类似区域的中心，并将类似区域的中心与三维模型连接，获取对应的三维模型的星状拓扑图的步骤具体为：

提取每一类似区域的傅里叶描述子，获取每一类似区域的中心，并将类似区域的中心与视场球的球心连接，获取对应的三维模型的星状拓扑图。

6.如权利要求2所述的三维模型识别方法，其特征在于，所述对需要检索的目标物体进行预处理，获取该目标物体对应的目标光场描述子的步骤包括：

从多个角度拍摄所述目标物体，获取目标物体的多个表面图片；

对目标物体的所有表面图片提取傅里叶描述子，并根据所述傅里叶描述子比较获取目标物体的所有表面图片中的类似图片；

对拍摄目标物体的所有表面图片中的类似图片对应的摄像机的空间坐标采用G-means方法进行聚类；

根据G-means聚类后的类别划分不同的类似区域；

提取每一类似区域的傅里叶描述子，获取每一类似区域的中心，并将类似区域的中心与目标物体连接，获取目标物体的星状拓扑图；

将目标物体的类似区域的傅里叶描述子及星状拓扑图组成目标物体的目标光场描述子。

7.如权利要求6所述的三维模型识别方法，其特征在于，所述从多个角度拍摄所述目标物体，获取目标物体的多个表面图片的步骤包括：

构建一个视场球，于其球面均匀分布多个摄像头面向球心的摄像机；

将所述目标物体置于所述视场球的球心中，通过多个摄像机拍摄获取目标物体的多个表面图片。

8.如权利要求7所述的三维模型识别方法，其特征在于，所述根据G-means聚类后的类别划分不同的类似区域的步骤具体为：根据G-means聚类后的类别将视场球的球面划分为不同的类似区域。