基于手绘草图的三维模型检索

摘要

手绘草图检索三维模型是目前活跃的研究领域,针对目前流行的检索技术中采用词袋模型时"硬聚类"带来的区分和表达粒度不足的问题,提出了一种新的检索方法:提取草图和模型渲染的视图集的GALIF(Gabor local line-based feature)特征.首先提取基于Gabor滤波的局部线特征(GALIF)，然后用基于“软聚类”的费尔舍向量(Fisher Vector)去取代基于“硬聚类”的BoF，最后针对忽视内部结构和流形排序耗时较长的问题，本文引入一种半监督的快速流形排序(EMR,Efficient Manifold Ranking)的算法来计算每个模型的排序结果。与以往计算特征向量之间的欧式距离等仅考虑数据相似度的方法相比,该方法可以从数据集的底层结构去获取语义关系.实验结果表明,本文的方法具有更好的检索准确度和更快的检索速度.