| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究历史及现状 | 第11-13页 |
| ·本文内容与安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于内容的三维模型检索技术 | 第15-31页 |
| ·基于内容的三维模型检索算法框架 | 第15-17页 |
| ·三维模型的表示 | 第17-18页 |
| ·三维模型预处理 | 第18-20页 |
| ·特征提取 | 第20-26页 |
| ·基于形状分布的特征提取 | 第20-21页 |
| ·基于射线采样的特征提取 | 第21-23页 |
| ·基于图的特征提取 | 第23-24页 |
| ·基于视图的特征提取 | 第24-26页 |
| ·其他特征提取方法 | 第26页 |
| ·相似性度量 | 第26-28页 |
| ·检索性能评价 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法 | 第31-46页 |
| ·视觉词袋框架理论 | 第31-35页 |
| ·图像局部区域特征描述 | 第32-34页 |
| ·视觉词典与统计直方图 | 第34-35页 |
| ·基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索算法流程 | 第35-36页 |
| ·三维模型多角度投影图像的低层局部描述 | 第36-39页 |
| ·三维模型预处理 | 第36页 |
| ·自适应视距多角度投影 | 第36-39页 |
| ·局部稠密SIFT特征提取 | 第39页 |
| ·基于有监督视觉词袋框架的三维模型高层特征提取 | 第39-43页 |
| ·高斯混合模型 | 第40页 |
| ·无监督的通用词典训练 | 第40-41页 |
| ·有监督的类词典调整训练 | 第41-42页 |
| ·Fisher特征编码 | 第42-43页 |
| ·距离向量计算与结果修正 | 第43-45页 |
| ·距离向量计算 | 第44页 |
| ·检索结果修正 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于有监督视觉词袋框架的三维模型检索实验及分析 | 第46-56页 |
| ·实验数据 | 第46页 |
| ·实验流程 | 第46-47页 |
| ·参数设置 | 第47-48页 |
| ·词典长度设置 | 第47-48页 |
| ·相关因子选取 | 第48页 |
| ·实验与结果分析 | 第48-55页 |
| ·自适应视距投影和类词典的有效性验证 | 第48-51页 |
| ·检索结果修正策略的有效性验证 | 第51-54页 |
| ·同其他三维模型检索算法的性能比较 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结束语 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |