[发明专利]一种基于语义空间投影变换的三维模型在线标注方法与系统

摘要

本发明公开了一种基于语义空间投影变换的三维模型在线标注方法与系统，该方法包括训练集三维模型的预处理；建立三维模型标注数据库；建立训练集三维模型的内容特征相似图；建立训练集的文本标签相关图；利用所述内容特征相似图和文本标签相关图计算三维模型特征正交投影矩阵和文本标签的语义特征向量，构建语义空间；对待标注三维模型进行预处理，提取内容特征向量，所述内容特征向量经过所述三维模型特征投影变换，得到三维模型的语义特征向量，计算三维模型的语义特征向量与所述文本标签的语义特征向量之间的相似度，得到近邻文本标签，所述近邻文本标签作为最终的标注词。以及一种系统。以解决三维模型在线标注方法准确率低的问题。

主权项

1.一种基于语义空间投影变换的三维模型在线标注方法，其特征在于，包括：第一步，训练集三维模型的预处理，提取所述训练集三维模型的内容特征向量；第二步，建立三维模型标注数据库，存储所述内容特征向量和所述三维模型附带的文本标签数据；第三步，从所述三维模型标注数据库中获取所述内容特征向量，计算所述内容特征向量之间的相似度，以所述训练集三维模型为节点，所述相似度为边，建立训练集三维模型的内容特征相似图；第四步，从所述文本标签数据中获取文本标签向量，计算标签的相关度，以所述标签为节点，以所述相关度为边，建立训练集的文本标签相关图；第五步，根据所述内容特征相似图和文本标签相关图，计算三维模型特征正交投影矩阵，得到三维模型的语义特征向量和文本标签的语义特征向量，所述三维模型的语义特征向量和文本标签的语义特征向量构成语义空间，将所述三维模型的语义特征向量和文本标签的语义特征向量存储到所述三维模型标注数据库；第六步，通过待标注三维模型的预处理，提取所述待标注三维模型的内容特征向量；第七步，对所述待标注三维模型的内容特征向量进行三维模型特征投影变换，得到待标注的三维模型的语义特征向量，在所述语义空间内计算所述待标注的三维模型的语义特征向量与所述文本标签的语义特征向量之间的相似度，得到所述待标注三维模型的近邻文本标签，所述近邻文本标签作为最终的标注词；进一步地，所述语义空间的构建方法包括：建立语义空间优化目标函数： min A , U { 1 2 Σ i = 1 n Σ j = 1 m [ ( Y i j - Y ^ i j ) 2 + γ | | u i - A T o j | | 2 ] + [ ( Y i j - Y ^ i j ) 2 + γ | | u i - A T o j | | 2 ] } ]]>，ATA＝I,Ue1+ATOe2＝0；其中，为所述训练集三维模型的内容特征向量构成的内容特征矩阵；{t1,t2,...,tm}为所述文本标签数据的文本标签的集合，用于建立训练集的文本标签相关图；(1)计算三维模型内容特征相似度矩阵S的规范拉普拉斯矩阵： L S = D - 1 2 ( D - S ) D - 1 2 , ]]>其中，D＝diag(D11,...,Dnn)，

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