[发明专利]一种基于几何图像的三维网格模型检索方法

权利要求书

1.一种基于几何图像的三维网格模型检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)将三维网格模型通过保面积参数化方法映射到球面上，得到参数化后的球形三维网格；然后将得到的球形三维网格映射到八面体上，沿着八面体的边剪开、铺平，得到一个二维平面；

(2)对二维平面上的每个像素点进行编码，对刚性三维网格模型，使用最大曲率、最小曲率和高斯曲率进行编码，对非刚性三维模型，使用尺度无关的热核特征值、100维的波核特征的前16位和后16位的特征值进行编码，获得几何图像；所述刚性三维网格模型为三维网格模型表面顶点在受力前后相对位置不变；所述非刚性三维网络模型为具有铰链结构，三维网格模型表面顶点在受力前后相对位置发生改变；所述热核特征为根据热扩散方程计算三维网格表面顶点经过一段时间热量扩散后的剩余热量值，波核特征是根据波动方程计算三维网格表面顶点不同能力等级不同量子粒子的平均分布概率；

(3)采用标准卷积神经网络结构，将所述几何图像作为输入，经过迭代地训练学习得到几何图像的特征，通过最大值映射得到对应的三维网格模型的特征；

(4)根据得到的三维网格模型的特征，计算待检索的三维网格模型与数据库中其余三维网格模型的相似度，根据所述相似度计算的结果，输出检索结果；

所述步骤2中，具体包含以下步骤：

(21)针对刚性三维网格模型，计算模型表面顶点的最大曲率、最小曲率和高斯曲率，针对非刚性三维网格模型，计算模型表面顶点的尺度无关的热核特征和100维的波核特征；

(22)对二维平面上的像素点进行编码，每个像素点具有红绿蓝三个颜色分量，针对刚性三维网格模型，将最大曲率的值赋给红色分量，最小曲率的值赋给绿色分量，高斯曲率的值赋给蓝色分量，针对非刚性三维网格模型，将尺度无关的热核特征值赋给红色分量，前16位波核特征赋给绿色分量，后16位波核特征赋给蓝色分量。

2.根据权利要求1所述的一种基于几何图像的三维网格模型检索方法，其特征在于：所述步骤1中，所述保面积参数化方法包括：

(11)对输入三维网格模型进行预处理操作，即将不符合欧拉定理的或者高亏格的三维网格模型转换为符合欧拉定理且亏格为0的模型后再进行初始球面参数化；

(12)计算初始参数化过程中的面积失真比，即根据求解泊松方程评估一个标量谐波场，所述标量谐波场对应于需要参数化的三维网格模型和参数化后得到的球形三维网格上顶点的面积失真比，其中g是定义在三维网格模型顶点集合V上的一个方程，δh是指三维网格模型映射前后总面积失真比向量，δh的每一个元素被定义为是指参数化后的球形三维网格上顶点u处Voronoi区域面积，A_u是指参数化前的三维网格模型上对应顶点u处Voronoi区域面积；

(13)计算三维网格模型上的顶点位移以减少面积失真比，即通过计算参数化前的三维网格模型上的调和函数的梯度场，确定每个顶点的梯度向量，从而确定位移；

(14)依据参数化前三维网格模型上的顶点位移调整球形三维网格上顶点的位置，执行从三维网格模型到球形三维网格的重心映射，即通过计算在参数化前三维网格模型上的顶点位移指导球形三维网格上相应顶点的位移ρ是设定的参数值。

3.根据权利要求2所述的一种基于几何图像的三维网格模型检索方法，其特征在于：所述设定的参数值为0.01。

4.根据权利要求1所述的一种基于几何图像的三维网格模型检索方法，其特征在于：所述步骤3中，具体实现步骤如下：

(31)采用国际标准卷积神经网络结构Caffenet，为适应输入的几何图像，将卷积层后的两层全连接层维度设置为1024，通过迭代地训练学习几何图像低层和高层的特征；

(32)选取高层特征即训练网络最后一层全连接层的特征作为几何图像特征；

(33)通过将三维网格模型对应的几何图像特征做最大值映射，得到最终可用于检索任务中相似度计算的三维网格模型的特征。