语义与内容融合的三维模型检索创新策略

本文主要探讨了一种创新的三维模型检索方法，由刘国宝、吕天阳和王钲旋在吉林大学计算机科学与技术学院以及哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院共同提出。他们针对三维模型检索领域中的现有挑战，尤其是形状相似但含义不同的模型识别问题，以及难以用文本描述的复杂语义理解，提出了将基于语义和基于内容的检索策略结合起来的方法。 传统的基于内容的三维模型检索依赖于形状、拓扑和图像特征提取，但这些方法容易受到形状相似度的限制。例如，形状相近的飞机和蜻蜓可能难以区分，而不同型号的飞机虽然形状差异大，但含义相同。为了解决这个问题，他们强调了语义信息的重要性，试图通过引入语义检索来增强内容检索的精确性。这种方法借鉴了图像检索领域对语义检索的研究，但意识到直接应用到三维模型检索中仍存在困难，如构建全面的语义知识库和准确表达三维模型的含义。 作者构建了一个验证性的程序系统，利用美国普林斯顿大学形状研究组提供的三维模型库进行了实验。实验结果显示，将基于语义和基于内容的检索相结合，显著提高了检索的质量和准确性。这种方法通过语义检索作为引导，辅助内容检索，从而弥补了单一方法的不足，实现了更有效的三维模型查找。 在系统实现层面，作者借鉴了图像检索中基于语义和内容相结合的策略，但面对三维模型特有的复杂性，如难以用文本描述的模型语义，他们着重于如何通过计算机对三维模型内容的理解，进行更深层次的语义解析和分析。这种方法有望推动三维模型检索技术的发展，为实际应用提供更为精确和高效的解决方案。