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三维模型语义检索相关问题研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-24页
    1.1 研究背景和意义第10-21页
        1.1.1 三维模型数据第10-19页
        1.1.2 研究背景第19-20页
        1.1.3 研究意义第20-21页
    1.2 研究内容和目的第21-22页
        1.2.1 研究的内容第21-22页
        1.2.2 研究的目的第22页
    1.3 本文的工作和论文结构第22-24页
第二章 三维模型语义检索相关问题综述第24-43页
    2.1 引言第24页
    2.2 图像语义检索第24-26页
    2.3 知识提取第26-34页
        2.3.1 视觉知识提取第27-31页
        2.3.2. 结构知识提取第31-33页
        2.3.3 功能领域知识提取第33-34页
    2.4 基于语义检索的相关反馈第34-35页
    2.5 三维模型自动分类第35-38页
    2.6 语义相关性度量第38-39页
    2.7 三维模型语义检索系统现状第39-42页
    2.8 本章小结第42-43页
第三章 基于相对角度直方图聚类的几何特征匹配第43-60页
    3.1 引言第43页
    3.2 统计特征方法第43-46页
        3.2.1 形状直方图算法第43-45页
        3.2.2 形状分布算法第45-46页
    3.3 相对角度直方图特征第46-48页
        3.3.1 相对角度定义第46-47页
        3.3.2 直方图生成第47-48页
    3.4 相似度计算第48-49页
    3.5 特征聚类第49-50页
    3.6 算法总结第50-51页
    3.7 实验结果与分析第51-59页
        3.7.1 实验数据第51-52页
        3.7.2 相对角度直方图特征检索结果第52-53页
        3.7.3 特征聚类实验第53-58页
        3.7.4 算法对比实验第58-59页
    3.8 本章小结第59-60页
第四章 一种基于半监督正交局部保持映射的三维模型分类算法第60-75页
    4.1 引言第60-62页
    4.2 流形与维数约简第62-63页
    4.3 无监督的鉴别映射第63-64页
    4.4 局部保持映射第64-66页
    4.5 半监督局部保持映射第66-71页
    4.6 实验结果与分析第71-74页
    4.7 本章小结第74-75页
第五章 基于二维隐马尔科夫模型的自动分类算法第75-89页
    5.1 引言第75页
    5.2 统计模型-HMM第75-79页
        5.2.1 1D HMM第76页
        5.2.2 HMM的三个应用问题第76-79页
    5.3 基于二维隐马尔科夫模型的自动分类算法第79-80页
    5.4 计算步骤第80-85页
        5.4.1 模型训练第81-85页
        5.4.2 模型分类第85页
    5.5 实验结果与分析第85-88页
    5.6 本章小结第88-89页
第六章 三维模型本体描述和语义网建立第89-106页
    6.1 引言第89页
    6.2 三维模型本体第89-95页
        6.2.1 本体的定义和分类第89-90页
        6.2.2 三维模型本体描述第90-94页
        6.2.3 基于三维模型本体的语义相关性度量第94-95页
    6.3 基于本体的语义网第95-97页
        6.3.1 本体语义网建立第95-96页
        6.3.2 本体语义网搜索策略第96-97页
    6.4 系统实现第97-103页
    6.5 实验结果与分析第103-105页
    6.6 本章小结第105-106页
第七章 总结和展望第106-108页
参考文献第108-121页
致谢第121-122页
攻读博士学位期间取得的科研成果第122页

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