三维模型检索系统：人工智能项目实践详解

资源摘要信息:"本资源主要介绍了在人工智能领域内，如何进行项目实践，特别是关于三维模型检索系统的制作。资源详细描述了从数据集制作到检索的完整流程，并且提供了相关的数据集路径。此外，资源还包括了非图形用户界面(GUI)的检索部分的移植方法，并详细说明了如何将gui.py文件内的预加载模型过程复制粘贴至demo.py文件内，并对代码进行相应的处理。检索功能主要通过调用main()以及retrival_data()函数实现。" 知识点一：人工智能项目实践 1. 项目概述：本资源描述的项目是一个关于三维模型检索系统的人工智能毕设项目，项目的主要目标是通过人工智能技术实现对三维模型的检索。 2. 项目实践流程：项目实践主要包括数据集的制作和检索两个部分，数据集的制作包括从原始数据中提取和处理三维模型，而检索则是利用人工智能技术对模型进行分类和检索。 3. 技术选择：项目选择了使用JavaScript语言进行开发，这可能是因为JavaScript具有较强的跨平台性和动态性，适合开发复杂的人工智能项目。 知识点二：三维模型检索系统 1. 系统介绍：三维模型检索系统是一种能够对三维模型进行自动检索的系统，它可以大大提高三维模型的使用效率和准确性。 2. 系统功能：系统的主要功能包括对三维模型的预处理、特征提取、模型存储和模型检索。其中，模型预处理是对原始的三维模型进行格式转换和简化处理，特征提取是从预处理后的模型中提取出有用的特征，模型存储是将提取出的特征存储在数据库中，模型检索则是通过输入的查询条件在数据库中查找相似的模型。 3. 系统实现：系统实现主要包括使用人工智能技术对模型特征进行提取和分类，然后通过匹配算法在数据库中查找相似的模型。 知识点三：信息检索 1. 信息检索概述：信息检索是一种从大量数据中找到用户所需信息的技术，它可以应用在各种场景中，包括文本检索、图像检索和三维模型检索等。 2. 信息检索技术：信息检索技术主要包括关键字检索、布尔检索、向量空间模型、概率检索等。在本资源中，可能采用了向量空间模型和概率检索技术进行三维模型的检索。 3. 信息检索的应用：信息检索技术在各个领域都有广泛的应用，例如在搜索引擎、图书馆管理系统、推荐系统等都需要用到信息检索技术。 知识点四：技术实现细节 1. 代码移植：代码移植是指将某个程序代码从一个环境或者平台复制到另一个环境或者平台的过程。在本资源中，需要将gui.py文件内的预加载模型的过程复制粘贴至demo.py文件内，并对代码进行相应的处理。 2. 函数调用：函数调用是编程中的一个基本操作，主要是在需要的时候，调用已经定义好的函数。在本资源中，检索功能主要调用了main()以及retrival_data()函数。