[发明专利]基于视觉建模和词义分析的VR内容库的构建方法

说明书

本发明提供一种基于视觉建模和词义分析的VR内容库的构建方法，包括步骤1、获取真实物体的图像数据，根据图像数据建模后得到三维模型导入VR内容库；步骤2、获取真实物体的物理属性，将物理属性对应映射至三维模型，同时生成基于三维模型的属性标签和属性标签集合导入VR内容库；所述物理属性包括颜色、形状和真实物体所处的场景；步骤3、获取剧本，对剧本进行词义分割后提取词义信息，然后基于词义信息检索三维模型，与三维模型及其属性标签匹配。本发明所述的方法结合虚拟现实内容的制作需求为虚拟现实内容制作匹配所需道具模型，从而提高制作效率、降低人力成本。

技术领域

本发明属于三维建模与虚拟内容模拟领域，具体涉及一种基于视觉建模和词义分析的VR内容库的构建方法。

背景技术

对于三维建模来说，一般主要有两大类型、三种方法。第一种类型是正向建模，即使用专业的三维建模软件来手工建模；第二种类型是逆向建模，即通过实物反求出几何模型逆向生成3D模型，可以分为使用三维激光扫描设备测量进行建模的主动式方法和基于图像或者视频来进行建模的被动式方法。

现有三维建模技术的缺点是效率低、废人力。使用专业的三维建模软件进行手工建模，需要从点到边、从边到面进行构造，而且要得到与真实场景的尺寸、纹理等一致的三维模型，还涉及到对真实场景的测量工作以及指定其与三维模型的对应关系。这一过程十分复杂，相当耗时耗力，效率不高。同时在虚拟内容模拟中，需要根据剧本调整虚拟内容中所出现的道具，传统的调整方法耗时大，效率低下。

鉴于此，目前亟待提出一种基于视觉建模和词义分析的VR内容库的构建方法。

发明内容

为此，本发明提供一种基于视觉建模和词义分析的VR内容库的构建方法，结合虚拟现实内容的制作需求为虚拟现实内容制作匹配所需道具模型，从而提高制作效率、降低人力成本。

本发明的基于视觉建模和词义分析的VR内容库的构建方法，包括如下步骤：

步骤1、获取真实物体的图像数据，根据图像数据建模后得到三维模型导入VR内容库；

步骤2、获取真实物体的物理属性，将物理属性对应映射至三维模型，同时生成基于三维模型的属性标签和属性标签集合导入VR内容库；所述物理属性包括颜色、形状和真实物体所处的场景；

步骤3、获取剧本，对剧本进行词义分割后提取词义信息，然后基于词义信息检索三维模型，与三维模型及其属性标签匹配。

进一步的，所述步骤一中获取真实物体的图像数据的具体过程为：

相机对真实物体进行多角度拍摄获取多张图像，且于不同角度拍摄时的光圈、快门、ISO以及白平衡参数一致。

进一步的，步骤一中根据图像数据建模的具体过程为：

步骤1.1、对图像数据进行不同尺度的高斯模糊和降采样，得到具有m组、每组n层图像的高斯金字塔；

步骤1.2、对高斯金字塔每组图像中相邻两层图像相减得到高斯差分金字塔；

遍历高斯差分金字塔中的像素点检测灰度极值点，将所述灰度极值点作为候选关键点；

计算候选关键点的大小和方向，生成直方图；

以直方图的峰值为主方向旋转坐标轴后，以候选关键点为中心在其尺度图像中选择子区域，绘制子区域8个方向的梯度直方图，沿方向向量排序后得到SIFT特征描述符；

步骤1.3、对不同角度的图像进行SIFT特征描述符比对，计算一张图像中的一个关键点距离另一张图像中所有关键点的欧式距离，得到最近点和次近点，计算关键点与最近点的距离、关键点与次近点的距离两者的比值，若比值小于阈值，将关键点与最近点作为一对匹配点；