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3维模型检索的特征提取技术分析

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通常 ， 一个 完 整 的模 型 检 索 系统 包 括 以下 ６ 是 一个值 得探 讨 的问题 。 １ ）３维模 型 的特征 提取 。表 达 ３维模 型 的文 系统 ， 应该 拥有 良好 的交 互性 能 ， 提供 给用 户 方便
件 中往往 只包含 模型 的几 何属性 （ 点坐 标 、 向 顶 法
ｚｓ ｍ ｄ ｌ ｅｔｒ ｅ ｔ ｃｉ ｅ ｏ ｓｒｓ ｅｔ ｅ ａｅ ｎ ｓ ｔ ｔ ｈ ｒｃ ｒ ｔ ｓ ｋ ｌ ｏ ，ｇ ｏ ｅ ｙｏ ｂｅ ｔ ｅ Ｄ ｏ ｅ ｆ ｕｅ ｘ ａ ｔ ｎ ｍ ｔ ｄ ｅｐ ｃｉ ｌ ｂ ｓｄ ｏ ｔ ｉ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｉ ，ｓ ｅ ｔｎ ｅ ｍ ｔ ｆ ｊｃ ３ ａ ｒ ｏ ｈ ｖｙ ａ ｓｃ ａ ｅ ｓｃ ｅ ｒ ｏ
Ａ ｎ ｌ ｓｓ ｏ ａ ｕｒ ｔ ａ ｔｏ ｎ ３ Ｍ ｏ ｌＲ ｅ ｒ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ｆＦｅ ｔ ｅ Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｉ Ｄ ｄｅ ｔ ｉ ｖ ｌ
ｘｕ ｉ ＺＨＡＮＧ ｎ —ｈ ｎｇ Ｍ ｎ， Ｙｏ ｇ ｓ ｅ
（ｎｔｕ ｕｖｙ ｇａ ｄＭａｐｎ ，Ｉ ｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅ ｎ ｎｖｒｔ，Ｚ ｅｇｈｕ４ ０ ５ ，Ｃ ｉａ Ｉｓｔｔ ｏ Ｓ ｒ ｉ ｎ ｐ ｉ ｉ ｅｆ ｅｎ ｇ ｎ ｒ ａｉ ｎ ｉ ｒ ｇＵ ｉ ｓｙ ｈｎｚｏ ５０ ２ ｈ ） ｆ ｏ ｅｉ ｅｉ ｎ
找 到所需 的模 型 正 在 成 为 继 图像 、 频 检 索 之后 需 要建 立 一 个 分 类 数 据 库 以便 提 高 模 型 查 找 效 视
的一 个热 门课 题 ， 涉 及 到 人 工 智 能 、 算 机 视 率 ， 它 计 该分类数据库必须适合用高级语义 描述。这 觉、 模式识 别 等诸多领 域 。
ｉ ａ ｅ． Ｆｉ ｌｙ ｓ ｍｅ ｐｒｂｌｍ ｓｎ ｅ ｏ ｂｅ ｒ ｏｖ ｄ ｉ ｍ ｇ ｎａｌ， ｏ ｏ ｅ ｅ ｄ ｔ ｅｓ ｌｅ ｎ ３Ｄ ｄ ｌｒ ｔｉｖ ｌｔｃ ｎ ｌ ￣ ａｅ ｓ ｍ ｍａ ｉｅ ｍｏ ｅ ｅｒｅ ａ ｅ ｈ ｏ ｏ ｒ ｕ ｒｚ ｄ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｍｏ ｅ ； ｒ ｔｉｖ ｌ ｆ ａｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ３Ｄ ｄ ｌ ｅ ｒｅ ａ； ｅ ｔｒ ｘ ｒ ｃｉ ｏ
ｏ． ４ Ｎ０ Ｏ １２ Ｓ
Ｄｅ ２ ０ ｃ ０７
文 章 编 号 ：６ ３６ ３ （０ ７ Ｓ － ６ －４ １７ —３ ８ ２ ０ ）００ ５０ ０

３维 模 型 检 索 的特 征 提取 技 术 分 析
许 敏 ，张永 生
（ 息工程大学 测绘学院 ， 南 郑州 信 河 ４０５ ） ５ ０ ２
随着 ３维 扫 描 技 术 、 算 机 图形 学 的 发 展 以 模 型 相似 的模 型集 合 ， 而对 提 取 得 到 的特 征 如 计 因
及计 算机 性能 的提 高 ， 模 型 已成 为 继 声 音 、 ３维 图 何 进行 相似性 匹 配是检 索课 题 中要解 决 的第 二个
像 和视频 之后 的第 ４种 多媒体 数 据类 型。 日益 发 问题 ， 选择 的度 量 方 法 必 须 适 合 匹 配计 算 。如 何 达 的互联 网技术 为 人们对 ３维 模 型 的共 享 和处 理 让 计算 机 自动地 量 化 两 个 模 型 的相 似 度 ， 以看 可 提供 了条 件 ， 使 创 建 一 个 ３维 模 型 数 据 库 变 为 作 是 ３维 形状 识别 、 配等一 系列 过程 的基础 。 也 匹 可 能 。面对庞 大 的 ３维模 型 数 据 库 ， 何 迅 速 查 如 ３ ）模 型分类 。由于 ３维模 型资 源庞 大 ， 因此
Ａｂｓｒ ｃ ： ｒ ｔ ｔ ａ ｔ Ｆｉｓｌ ｔｅ ｍａｎ ｃ ｎｔｎ ｆａ ｎｔ ｅ ｔ ｒ ｅｄｉ ｎ ｉｎａ ｄ ｌｒ ｔｉ ａ ｙ ｔ ｉ ｉｃ ｓ ｅ ｙ， ｈ ｉ ｏ ｅ ｔｏ ｎ ｅ ｉ ｈ ｅ ｍｅ ｓｏ ｌｍｏ ｅ ｅｒｅｖ ｌｓ ｓｅｍ ｓｄ ｓ ｕ ｓ ｄ．Ｔｈｅ ， ｉ ａ ｌ— ｒ ｎ ｔ ｎａｙ
维普资讯
第２ ４卷增刊
２０ ０ ７年 １ ２月
测 绘 科 学 技 术 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｅ ｇ ｈ ｕ Ｉ ｓｉｕ ｅ ｏ ｕ ｖ ｙ ｎ ｎ ｐ ｉ ｇ ｏ ｒ ａ ｆＺｈ ｎ ｚ ｏ ｎ ｔｔ ｔ ｆＳ ｒ ｅ ｉｇ ａ ｄ Ｍａ ｐ ｎ
矢量 、 拓扑 连 接 等 ） 外 观 属 性 （ 点 颜 色 、 理 径 ： 一是 将 已知 的模型 作为 查 询输 入 ， 和 顶 纹 第 通知 系统
１ ３维模 型检 索 系统 的研 究 内容
个方 面 ｊ 。
个 问题 与相 似性度 量 方法 的研究 有交 叉地方 。 ４ ）搜索 方法 的研 究 。如 何快 速 、 效地 查找 有
出相似 的模 型 ， 人 工 智 能 和数 据 库 领 域 中仍 然 在
５ ）查询 接 口的设 计 。作 为 一个 成 熟 的检 索 的查 询手段 。对 于查 询模 型 的输 入 主要有 两 种途
摘 要 ： 先 介 绍 了一 个 完整 的 ３维 模 型 检 索 系统 的研 究 内容 ， 后 对 其 中 的 关 键 技 术 — — ３维 模 型 特 征 提 取 首 熊 方 法 中的 统 计 特 征 提 取 方 法 、 骨架 提 取 方 法 、 于 几 何 学 的提 取 方 法 进 行 了 分 析 比 较 最 后 提 出 了 ３维 模 型 基 检 索 技 术 今 后 需 要 研 究 的 一 些 问 题 关 键 词： ３维模 型 ； 索 ； 征提 取 检 特 文献标识码 ： Ａ 中 图分 类 号 ：＇ ７ Ｔ ３ １ １ ３ ；Ｐ ９ ２

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基于深度学习的图像检索算法研究

基于深度学习的图像检索算法研究

基于深度学习的图像检索算法研究随着数字图像数据的爆炸式增长，图像检索成为了获取相关信息的重要手段之一。

如何快速、精准地检索和定位所需图像已经成为研究的热点问题之一。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著突破，成为图像检索算法研究的重要工具。

本文将重点探讨基于深度学习的图像检索算法的研究进展和应用前景。

一、深度学习在图像检索中的应用深度学习是基于人工神经网络的一种机器学习方法。

它通过多层次的网络结构，将浅层特征映射为更高层次的抽象特征，从而实现图像的语义理解和表征。

传统的图像检索方法通常依赖于手工设计的特征，而深度学习能够自动从数据中学习到更具有判别能力的特征表示。

这一特点使得基于深度学习的图像检索方法在准确度和鲁棒性上取得了显著的提升。

基于深度学习的图像检索方法主要有两个关键步骤：图像特征的提取和图像相似度的计算。

图像特征提取是指将图像转换为一组抽象的特征向量，以表示图像的内容和语义信息。

常用的图像特征提取方法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和自编码器（Autoencoder）。

图像相似度计算是指根据提取到的特征向量，通过计算它们之间的距离或相似度，来判断图像之间的相似度。

常用的图像相似度计算方法包括余弦相似度和欧氏距离。

二、基于深度学习的图像检索算法研究进展1. CNN-based图像特征提取卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要技术，它在图像分类和目标检测任务上取得了巨大的成功。

在图像检索中，利用CNN模型可以提取出具有更好判别能力的特征向量。

一般来说，通过预训练好的CNN模型，可以将图像映射到低维的特征空间，然后再利用降维算法（如主成分分析等）进一步提取更加紧凑的特征向量。

基于CNN的图像特征提取方法不仅提高了图像的表示能力，还能够兼容不同大小的图像输入。

2. 基于学习的图像相似度计算传统的图像相似度计算方法往往依赖于特定的图像特征表示方法，而这些方法无法充分捕捉图像的语义信息。

4-图像特征提取

4-图像特征提取

变量X,若其服从一个数学期望为 、
标准方差为 2 的高斯分布，那么就可以记为
X ~ N(, 2)
其概率密度函数为
f (x)
1
e
(
x) 2 2
2
2
高斯分布的期望值 决定了其住置，其标准差 决定了分布的幅度
在得到直方图高斯分布模型之后，可以进行指定模式信 息的检测，如肤色检测。 有了高斯分布模型f(x),那么指定模式信息的检测可以转
形状的描述也是困难的问题，常用的方法有傅立叶描述子,矩不 变量,各种简单的形状因子（如面积、圆度、偏心度、主轴方向） 等。 除了这些全局特征以外，有时也用一些局部特征（如
等），以解决遮挡问题。
经典的Hough变换主要涉及图像中的直线检测, 但是后来Hough变换 得到了扩展，被用于任意形状位置的检测，其中最常用的是圆形或 椭圆。 ■ Hough变换最简单的示例就是用于直线检测的线性变换。
关于直方图处理，主要涉及直方图均衡化,直方图高斯模型；
对于形状特征提取，给出了两种具体的计算方法，包括Hough变 换和傅里叶描述子，其中傅里叶描述子与傅里叶变换是紧密相连 的。
对于纹理特征提取，介绍了两种纹理分析方法，分别为统计分析
方法和频谱分析方法。
进一步讨论了三种用于纹理分析的频域变换，包括傅里叶变换， Gabor变换。
对于彩色信息处理，主要讲述几种常见的色彩空间；
对于灰度信息处理,主要讲述直方图技术。
根据人眼结构，所有颜色都可看作是3个基本颜色—红（Red） , 绿（Green）和蓝（Blue）—的不同组合。
在RGB颜色空间的原点上，任一基色均没有亮度，即原点为黑色。 三基色都达到最高亮度时表现为白色。亮度较低等量的三种基色产生
240度
一种图像检索中纹理特征提取的方法

一种图像检索中纹理特征提取的方法

砖 块等纹理 较为规 则 的物体 。 纹理特征 分析有基 于统 计 的方 法和 基 于频谱 的方法［， 文详 细 分析 了一 种 ２本 １
母波 （ ） 通过 ａ 尺度 发生 变化 ， 向 ＠ 变化 方
为：
０＝ △ ０ ０＝ ， Ａ ２丌 （ ４）
基于频谱 的 Ｇ ｂ ｒ 换分析 纹理特征 的方 法。 ａｏ变
（ ） ｅ一 ‘ “． ＝ 砰
＝ ｅ （２￣ （ （ 一 － ２
将 所有 滤波 器的最 高上 限频 率 和最 低下 限频
率 分别 设 为 ０４和 ００ ， ． ．３ 由人 眼 的 视觉 特 性 ， 频 此 率 范 围可 以完全 满足人 眼对纹 理 的感知 。 可确定 中心频 率为（ ， ， ＝ ， ， 其 中 ： ０ ｍ １ … Ｍ， ）
取 出纹 理 特 征 ． 而 获 得 纹 理 的 定 量 定 性 描 述 的处 理 从
Ｃ（，） ｂ ｘｙ 由小 波 变 换 的 母 波 得 到 ：
（ ） ＝ （ ） （ ２）
过程Ｉ １ 】 。纹理 分析包 括 ： 模型分 析方 法 ： ① 基于像 素进
行。 建立 纹理模 型 ， 而后做 出分析 。 模型 分析方 法通常
维普资讯
图 形 图 像
ｉ
种图像检索中纹理特征提取的方法
丛 鑫 ． 孙 劲 光
（ 宁工程技 术大学 电子 与信息 工程 系 ， 辽 葫芦 岛 １ ５ ０ ２ １５）
摘
要 ：基于 内容的检 索技术 就是 直接根据描 述媒 体对 象 内容的各 种特征 进行检 索 ． 它的研 究 目标是 提供 在 没有人参 与的情 况下能 自动识别或理 解 图像 重要特征 的算 法。本 文介绍 了基 于 Ｇａｏ ｂ ｒ滤波 器和 Ｇａｏ 小波变换提取 纹理特征 的分析 方法 ， ｂｒ 以及 对 Ｇａｏ ｂ ｒ小波进 行 了高斯 归一化 以提 高对 图像检 索
文本特征提取方法

文本特征提取方法

/u2/80678/showart_1931389.html一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。

文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。

文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。

传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。

所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。

在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。

文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。

将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。

使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。

由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。

目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。

这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。

因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。

为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。

目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。