模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2011年
5期
597-603
,共7页
三维模型检索%多粒度语义%形状特征%高斯过程
三維模型檢索%多粒度語義%形狀特徵%高斯過程
삼유모형검색%다립도어의%형상특정%고사과정
为解决三维模型语义检索中用户检索意图不一致问题,建立多粒度语义检索框架,使学习模型能够有效地适应用户的不同检索意图.首先对模型分类知识进行层次划分,形成语义概念的多粒度结构.然后提取一种多视图特征来描述三维模型的形状特性,并采用高斯过程分类器建立不同粒度层次上的学习模型,实现低层特征和查询概念之间的语义一致性描述.和已有研究相比,多粒度语义检索框架使用户可通过语义粒度级别变化进行检索意图设置,从而检索结果尽可能符合用户语义.在实验部分,采用三维模型基准数据库对框架进行算法性能测试.结果表明,检索准确率要明显提高,并且符合人类思维特点.
為解決三維模型語義檢索中用戶檢索意圖不一緻問題,建立多粒度語義檢索框架,使學習模型能夠有效地適應用戶的不同檢索意圖.首先對模型分類知識進行層次劃分,形成語義概唸的多粒度結構.然後提取一種多視圖特徵來描述三維模型的形狀特性,併採用高斯過程分類器建立不同粒度層次上的學習模型,實現低層特徵和查詢概唸之間的語義一緻性描述.和已有研究相比,多粒度語義檢索框架使用戶可通過語義粒度級彆變化進行檢索意圖設置,從而檢索結果儘可能符閤用戶語義.在實驗部分,採用三維模型基準數據庫對框架進行算法性能測試.結果錶明,檢索準確率要明顯提高,併且符閤人類思維特點.
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