基于语义的三维模型检索框架研究：引入高级语义信息提高检索准确性

"基于语义的三维模型检索框架研究" 本文研究的主要内容是基于语义的三维模型检索框架，旨在解决传统三维模型检索技术中存在的问题，即检索结果与用户的语义理解存在偏差。为了解决这个问题，本文引入了高级语义信息，构建了一个具有类别—模型双层结构的检索框架。 首先，本文对三维模型检索技术进行了概述，指出传统的三维模型检索技术依托于以模型特征向量为存在形式的底层特征信息，但这种方法存在一定的缺陷，即检索结果往往与用户的语义理解存在偏差。 其次，本文引入了特征子空间的概念，构建了一个具有类别—模型双层结构的检索框架。在类别这一层面，以特征子空间作为每一个类别自身语义特征的载体，运用模糊集合理论以及最优化理论，从数学角度描述并计算得到特征子空间；在模型这一层面，利用模型与类别之间的关系，根据模型特征向量在各类别特征子空间上的投影值，计算得到模型属于各类别的概率大小。这些分属不同类别的概率值组合在一起，就构成了向量形式的模型语义特征标签。 本文还对流形学习中的经典算法进行了改进，通过在流形场构建的过程中注入语义信息，使该算法提供更准确的检索结果。实验结果表明，双层检索框架对拉普拉斯映射算法的检索结果具有显著的提高。 本文提出的基于语义的三维模型检索框架可以有效地解决传统三维模型检索技术中的问题，提高检索结果的准确性。 知识点： * 传统三维模型检索技术的缺陷：传统的三维模型检索技术依托于以模型特征向量为存在形式的底层特征信息，但这种方法存在一定的缺陷，即检索结果往往与用户的语义理解存在偏差。 * 基于语义的三维模型检索框架：本文引入了高级语义信息，构建了一个具有类别—模型双层结构的检索框架，旨在解决传统三维模型检索技术中的问题。 * 特征子空间的概念：本文引入了特征子空间的概念，用于描述每一个类别自身语义特征的载体。 * 模糊集合理论和最优化理论：本文运用模糊集合理论以及最优化理论，从数学角度描述并计算得到特征子空间。 * 流形学习中的经典算法：本文对流形学习中的经典算法进行了改进，通过在流形场构建的过程中注入语义信息，使该算法提供更准确的检索结果。 * 语义特征标签：本文提出了语义特征标签的概念，用于描述模型的语义特征。 * 双层检索框架：本文提出了双层检索框架，旨在解决传统三维模型检索技术中的问题，提高检索结果的准确性。