摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-19页 |
1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.2 研究意义 | 第11-12页 |
1.3 技术路线 | 第12-14页 |
1.4 主要的研究内容 | 第14-16页 |
1.4.1 基于区域曲率约束的三维模型分割线提取算法 | 第14-15页 |
1.4.2 基于多特征谱聚类的三维模型集一致性分割算法 | 第15页 |
1.4.3 基于E~2LSH的兵马俑相似碎片快速标注算法 | 第15-16页 |
1.4.4 基于本体的兵马俑数字三维模型语义网构建 | 第16页 |
1.5 本文的研究基础 | 第16-17页 |
1.6 本文的主要创新点 | 第17页 |
1.7 本文的组织结构 | 第17-18页 |
1.8 本章小结 | 第18-19页 |
第二章 研究现状与数据获取 | 第19-42页 |
2.1 研究现状 | 第19-33页 |
2.1.1 单模型自动分割 | 第19-23页 |
2.1.2 模型集一致性分割 | 第23-28页 |
2.1.3 高维特征检索 | 第28-29页 |
2.1.4 三维模型本体及语义网构建 | 第29-33页 |
2.2 数据获取 | 第33-41页 |
2.2.1 数据采集 | 第33-34页 |
2.2.2 数据预处理 | 第34-41页 |
2.3 本章小结 | 第41-42页 |
第三章 基于区域曲率约束的三维模型分割线提取 | 第42-60页 |
3.1 约束区域获取 | 第42-45页 |
3.1.1 测地距离计算 | 第42-44页 |
3.1.2 显著特征点选取 | 第44页 |
3.1.3 预分割得到约束区域 | 第44-45页 |
3.2 基于约束区域的分割线提取 | 第45-54页 |
3.2.1 三维网格顶点离散曲率估计 | 第45-47页 |
3.2.2 凹区域提取算法 | 第47-48页 |
3.2.3 分割线提取 | 第48-54页 |
3.3 实验结果与分析 | 第54-59页 |
3.3.1 实验一:普林斯顿基准数据库 | 第54-57页 |
3.3.2 实验二:兵马俑三维模型部位分割 | 第57-59页 |
3.4 本章小结 | 第59-60页 |
第四章 三维模型集一致性分割算法 | 第60-75页 |
4.1 引言 | 第60-61页 |
4.2 多特征提取 | 第61-65页 |
4.2.1 形状直径函数(SDF) | 第61-62页 |
4.2.2 平均测地距离(AGD) | 第62-63页 |
4.2.3 特征分析 | 第63-65页 |
4.3 基于多特征谱聚类的模型集一致性分割算法 | 第65-70页 |
4.3.1 谱聚类 | 第65-66页 |
4.3.2 亲和聚集谱聚类 | 第66-68页 |
4.3.3 一致性分割算法 | 第68-70页 |
4.4 实验结果与分析 | 第70-74页 |
4.4.1 一致性分割数据集(COSEG) | 第70-73页 |
4.4.2 兵马俑模型集 | 第73-74页 |
4.5 本章小结 | 第74-75页 |
第五章 基于E~2LSH的兵马俑相似碎片快速标注 | 第75-94页 |
5.1 引言 | 第75-76页 |
5.2 碎片归一化 | 第76页 |
5.3 基于特征点分布密度的表面特征提取 | 第76-81页 |
5.3.1 碎片表面提取 | 第77页 |
5.3.2 积分不变量 | 第77-79页 |
5.3.3 碎片表面密度分布特征提取 | 第79-81页 |
5.4 LSH算法 | 第81-84页 |
5.4.1 基本LSH算法 | 第82-83页 |
5.4.2 E~2LSH哈希算法 | 第83-84页 |
5.5 基于E~2LSH的秦俑碎片快速标注 | 第84-89页 |
5.5.1 碎片特征索引 | 第85-86页 |
5.5.2 基于哈希表的碎片部位标注 | 第86-88页 |
5.5.3 算法复杂度分析 | 第88-89页 |
5.6 实验结果分析 | 第89-92页 |
5.7 本章小结 | 第92-94页 |
第六章 基于本体的兵马俑数字三维模型语义网构建 | 第94-109页 |
6.1 秦俑三维模型本体构建 | 第94-98页 |
6.1.1 构建准则 | 第94-95页 |
6.1.2 本体定义 | 第95-96页 |
6.1.3 构建语言及构建工具 | 第96-98页 |
6.2 语义网构建 | 第98-101页 |
6.2.1 语义网构建基础 | 第98-100页 |
6.2.2 语义网构建步骤 | 第100-101页 |
6.3 基于语义网的模型检索和推理 | 第101-105页 |
6.3.1 语义网概念相似度计算方法 | 第101-103页 |
6.3.2 基于语义网的模型检索 | 第103-105页 |
6.4 语义网构建方法及检索方法实现 | 第105-108页 |
6.5 本章小结 | 第108-109页 |
总结与展望 | 第109-112页 |
7.1 本文工作总结 | 第109-110页 |
7.2 未来的研究方向 | 第110-112页 |
参考文献 | 第112-122页 |
攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第122页 |
参与项目 | 第122-123页 |
致谢 | 第123页 |