[发明专利]一种三维模型最优视图的自动选择方法

摘要

发明公开了一种三维模型最优视图的自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理：对输入的三维模型集中的各个三维模型进行预处理，得到所有三维模型的类别，包括姿态校正、尺度归一化以及三维模型类别判断三个步骤，所述三维模型集中每个三维模型设有类别标记；候选视图选取：采样三维模型的各个视图，并提取特征和聚类，得到三维模型的一组候选视图：包括三维模型视图采样、视图特征提取和视图聚类；视图评价：对三维模型的候选视图排序，选择排序靠前的视图为最优视图，包括距离计算和最优视图学习。本发明可以适用于多种类别的三维模型，得到的同类别三维模型的最优视图具有较高的姿态一致性。

主权项

一种三维模型最优视图的自动选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，三维模型集预处理：对输入的三维模型集中的各个三维模型进行预处理，得到所有三维模型的类别，包括姿态校正、尺度归一化以及三维模型类别判断三个步骤，所述三维模型集中每个三维模型设有类别标记；姿态校正过程调整三维模型的坐标系，将三维模型的姿态校正为直立状态；尺度归一化过程将三维模型的大小归一化为单位长度；三维模型类别判断过程根据已有三维模型集来确定不在三维模型集中未分类三维模型的所属类别；步骤二，候选视图选取：采样三维模型的各个视图，并提取特征和聚类，得到三维模型的一组候选视图：包括三维模型视图采样、视图特征提取和视图聚类三个步骤：三维模型视图采样过程将连续分布的视点离散化；视图特征提取过程提取描述每个视图的特征向量；视图聚类过程将相似度大于阈值的视图聚集在一起，然后生成候选视图子集；步骤三，视图评价：对三维模型的候选视图排序，选择排序靠前的视图为最优视图，包括距离计算和最优视图学习两个步骤：距离计算过程计算候选视图与三维模型集中其他三维模型的距离以及不同三维模型对应的视图；最优视图学习过程中对每个候选视图训练分类器，并进行交叉验证，按错误率升序排列，排序最靠前的为最优视图。