基于混合相关反馈的三维模型检索

摘要：

针对目前三维模型检索的检索精度低的缺点,为了进一步提高三维模型检索效率,提出一种结合Adaboost和SVM混合相关反馈的三维模型检索算法.算法先采用基于视觉面距离的算法提取三维模型特征向量,然后根据样本空间以支持向量机(SVM)为分类器,通过Adaboost算法对特征进行降维并把分量分类器组合成总体分类器,最后对分类器进行加权投票,动态调整特征的权重值来优化查询,逐步定位用户所期望检索的模型.使用普林斯顿大学提供三维模型数据库组成的模型库进行实验,结果表明,算法可有效地检索出更多的相关模型,并且在有限训练次数情况下具有较高的三维模型检索效率与性能.

关键词：三维模型检索、语义差异、相关反馈、分类器

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：283-285,324