| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·三维模型检索技术发展及现状 | 第9-13页 |
| ·基于内容的三维模型检索 | 第9-11页 |
| ·三维模型及其它多媒体的语义检索研究 | 第11-13页 |
| ·前沿方向与本文的研究思路 | 第13页 |
| ·本文工作及论文结构 | 第13-16页 |
| ·本文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 三维模型检索系统概述与模型间的语义关系获取 | 第16-28页 |
| ·三维模型检索系统 | 第16-23页 |
| ·特征提取技术 | 第16-19页 |
| ·相似性度量 | 第19-21页 |
| ·检索方式 | 第21-22页 |
| ·检索性能评价指标 | 第22-23页 |
| ·三维模型之间的语义关系获取 | 第23-28页 |
| 第3章 基于语义相关性的三维模型自动标注及检索 | 第28-43页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·三维模型语义相关性的表达 | 第29-30页 |
| ·基于语义关系矩阵的无监督三维模型语义分类 | 第30-31页 |
| ·基于意群的模型自动语义标注 | 第31-33页 |
| ·基于语义相关性的三维模型检索 | 第33-34页 |
| ·实验 | 第34-42页 |
| ·自动语义标注实验 | 第34-38页 |
| ·语义检索实验 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于语义关系的特征降维方法在三维模型检索中的应用 | 第43-57页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·非线性数据降维方法 | 第44-46页 |
| ·ISOmap 方法 | 第44-45页 |
| ·LLE 方法 | 第45-46页 |
| ·基于语义邻域的三维模型特征降维方法 | 第46-50页 |
| ·SN-ISOmap | 第46-48页 |
| ·LSA-LLE | 第48-50页 |
| ·语义邻域降维方法在三维模型检索中的应用 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-56页 |
| ·SN-ISOmap | 第51-52页 |
| ·LSA-LLE | 第52-55页 |
| ·两种算法的比较分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于语义核主成分分析方法的三维模型检索技术 | 第57-66页 |
| ·概述 | 第57页 |
| ·核方法简介 | 第57-59页 |
| ·核 PCA | 第59-61页 |
| ·三维模型的潜在语义核 | 第61页 |
| ·SK-PCA 算法 | 第61-63页 |
| ·基于 SK-PCA 的三维模型检索 | 第63页 |
| ·实验分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 三维模型语义与特征的联合聚类 | 第66-73页 |
| ·概述 | 第66-67页 |
| ·三维模型语义特征联合聚类方法 | 第67-69页 |
| ·二部图模型 | 第67页 |
| ·三维模型语义与特征的二部图表示 | 第67-68页 |
| ·联合聚类三维模型的特征与语义 | 第68-69页 |
| ·实验结果 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第7章 基于本体及 SWRL 推理规则的三维模型检索系统 | 第73-91页 |
| ·概述 | 第73-74页 |
| ·本体相关知识 | 第74-78页 |
| ·本体的定义、分类以及构成 | 第74-75页 |
| ·本体描述语言 OWL | 第75-77页 |
| ·SWRL | 第77-78页 |
| ·三维模型本体知识库 | 第78-84页 |
| ·三维模型本体构建 | 第78-80页 |
| ·OWL 表示 | 第80-82页 |
| ·三维模型语义标注与 SWRL 推理规则 | 第82-84页 |
| ·系统实现 | 第84-87页 |
| ·系统框架及工作方式 | 第84-85页 |
| ·形状特征提取和聚类 | 第85-86页 |
| ·检索实现和相关反馈 | 第86-87页 |
| ·检索实验结果与分析 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第8章 一种用于三维模型检索的半监督加权距离度量学习方法 | 第91-101页 |
| ·概述 | 第91-92页 |
| ·RCA 距离度量学习方法 | 第92-93页 |
| ·半监督加权 RCA 距离度量学习 | 第93-97页 |
| ·基于图的半监督分类标记繁殖 | 第93-95页 |
| ·标记点加权算法 | 第95-96页 |
| ·SSWDML 算法 | 第96-97页 |
| ·基于 SSWDML 的三维模型检索 | 第97-98页 |
| ·实验结果 | 第98-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第9章 总结与展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-113页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的项目 | 第113-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 摘要 | 第116-118页 |
| ABSTRACT | 第118-120页 |
