| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题背景与意义 | 第11-13页 |
| ·三维模型检索技术研究现状 | 第13-17页 |
| ·三维模型检索技术概述 | 第13-15页 |
| ·非刚体模型检索现状 | 第15-16页 |
| ·当前研究存在的问题与挑战 | 第16-17页 |
| ·本论文研究内容与结构 | 第17-19页 |
| ·研究内容概述 | 第17-18页 |
| ·本文组织结构 | 第18-19页 |
| 2 用于非刚体三维模型检索的热核特征(HKS)的理论分析 | 第19-36页 |
| ·基于特征的检索技术分析 | 第19-26页 |
| ·基于特征的图像检索 | 第19-21页 |
| ·基于特征的三维模型检索 | 第21-24页 |
| ·图像检索与三维模型检索的相关性 | 第24-26页 |
| ·热核特征(HKS)的理论依据 | 第26-31页 |
| ·热核特征(HKS)的物理含义 | 第26-28页 |
| ·Laplace-Beltrami算子 | 第28-29页 |
| ·热核特征的特性 | 第29-31页 |
| ·三角网格模型的HKS特征提取方法 | 第31-34页 |
| ·三角网格模型 | 第31-33页 |
| ·HKS特征的数值计算 | 第33-34页 |
| ·HKS特征用于非刚体三维模型检索的优势 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 3 基于组合特征的非刚体模型检索 | 第36-56页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·算法框架 | 第37-39页 |
| ·特征描绘与相似度度量 | 第39-46页 |
| ·视觉词汇分布及相似度度量 | 第40-43页 |
| ·视觉词组分布及相似度度量 | 第43-45页 |
| ·其他细节 | 第45-46页 |
| ·基于单值评价指标的特征组合 | 第46-47页 |
| ·检索评价指标 | 第46页 |
| ·特征组合方法 | 第46-47页 |
| ·实验结果与算法评价 | 第47-55页 |
| ·模型库的建立 | 第47-48页 |
| ·评价准则 | 第48-50页 |
| ·检索结果 | 第50-53页 |
| ·鲁棒性分析 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 4 基于HKS的非刚体模型语义标注方法 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56-59页 |
| ·模糊K近邻分类算法 | 第59-61页 |
| ·模糊K近邻分类算法原理 | 第59-60页 |
| ·模糊K近邻分类算法实现 | 第60-61页 |
| ·基于HKS的非刚体模型语义标注算法实现 | 第61-63页 |
| ·算法框架 | 第61-62页 |
| ·算法实现步骤 | 第62-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-67页 |
| ·训练库的选择 | 第63-64页 |
| ·标注结果 | 第64-65页 |
| ·鲁棒性分析 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 5 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |