I detta papper beskriver vi en formbaserad 3D-modell hämtningsmetod baserad på flerskaliga lokala visuella funktioner. Funktionerna är extraherade från 2D-omfånget bilder av modellen sett från jämnt provade platser på en vy sfär. Metoden är utseendebaserad och accepterar alla modeller som kan återges som en avståndsbild. För varje områdesbild beräknas en uppsättning av lokala visuella 2D-funktioner genom att använda algoritmen Scale Invariant Feature Transform [22]. För att minska kostnaden för distansberäkning och funktionslagring integreras en uppsättning lokala funktioner som beskriver en 3D-modell i ett histogram med Bag-OfFeatures-metoden. Våra experiment med hjälp av två standardriktmärken, den ena för artikulerade former och den andra för stela former, visade att metoderna uppnådde prestandan jämförbar eller överlägsen några av de mest kraftfulla 3D form hämtningsmetoder.  KEYWORDS: Tredimensionella (3D) modeller har blivit allestädes närvarande, för spel som körs på mobiltelefoner och på spelkonsoler, för sådana webbaserade applikationer som Google Earth, för medicinsk diagnostik och för mekanisk eller arkitektonisk design. Behovet av att organisera dessa 3D-modeller, till exempel för effektiv återanvändning, har lett till forskning om formbaserad hämtning av 3D-modeller [35, 15]. En jämförelsemetod med 3D-form måste uppfylla flera krav på variation. En typisk uppsättning krav omfattar 1) variation till likhetsomvandlingar, 2) variation till form representationer, 3) variation till geometriskt och topologiskt buller, och 4) variation till artikulation eller global deformation. De flesta av 3D-modellens hämtningsmetoder försöker tillfredsställa invariansen till en viss klass av geometrisk omvandling. Variansen till geometrisk omvandling kan uppnås genom att använda en formfunktion inneboende invariant till klassen av transformation, genom att använda pose normalization, av en kombination av båda. Vissa form jämförelsemetoder är mycket toleranta mot form representationer, acceptera polygonala maskor, polygon soppa, eller ens punktuppsättningar. Andra antar dock viss form representation, t.ex. vattentäta nät. Variansen mot buller och fel i geometri och/eller topologi är viktig om likhet, inte exakt, matchning önskas. Denna variation i buller och fel är också relaterad till variabiliteten eller toleransen för att forma representationen. Variansen till artikulation, eller innebär förändring, av 3D-modeller behandlas mycket mindre ofta än den andra variansen som nämns ovan. Figur 1 visar exempel på ledade 3D-modeller. Med hjälp av en typisk formjämförelsemetod kommer två modeller i den "mänskliga" klassen (eller "snake"-klassen) inte att vara särskilt lika. "human" klass "snake" klass I detta papper föreslår vi en metod för formbaserad 3D-modell hämtning som fungerar bra för både artikulerade och styva modeller. Metoden har också en hög grad av invarians för att forma representation; metoden accepterar en mångfald av 3D form representation så långt avstånd bilden kan återges. Metoden beskriver en 3D-modell med hjälp av en uppsättning lokala, flerskaliga, framträdande, visuella funktioner. Metoden ger först tillgång till avståndsbilder av modellen från flera siktriktningar om modellen, som i Light Field Descriptor (LFD) [5] eller Multi-Orientation Djup Fourier Descriptor (MODFD) [25]. För att extrahera lokala funktioner från varje seriebild använder den föreslagna metoden algoritmen Scale Invariant Feature Transform (SIFT) som föreslås av Lowe [Lowe04]. Eftersom varje djupbild ger några dussin funktioner, och det finns några dussin avstånd bilder per modell, är en 3D-modell associerad med tusentals lokala funktioner. Att beräkna skillnader mellan två uppsättningar av lokala funktioner med tusentals lokala funktioner var och en kan vara ganska dyrt. Om n funktioner per modell, jämföra alla par av funktioner i två modeller skulle kosta 2 ( ) O n. För en databas av icke-trivial storlek, sådan metod skulle ta för lång tid att söka. Kostnaden för att lagra alla lokala funktioner för ett stort antal modeller per databas är också mycket hög. Vår föreslagna metod undviker kostnadskrävande parvis avstånd beräkning genom att integrera alla lokala funktioner i en modell i en enda funktion vektor genom att använda Bag-Of-Features (BoF) metod. Tillvägagångssättet bag-of-features är ursprungligen inspirerat av bag-of-words-metoden i texthämtning, som kännetecknar ett textdokument med ett histogram av ordförekomster i dokumentet. I vår föreslagna metod, vektorkvantifierade lokala funktioner, eller visuella ord, från flera intervall bilder ackumuleras i enstaka histogram för att bli en funktion vektor för 3D-modellen. Kodboken för vektorkvantisering lärs in via k-means kluster av lokala funktioner som extraheras från 3D-modellerna i databasen. Bag-of-features tillvägagångssätt är enkelt att genomföra, effektiv att köra, och som experimenten visar, ganska effektivt att hämta 3D-modeller. † 4-3-11
För ASR-uppgiften, Ohbuchi et al. REF tillämpar SIFT-algoritmen på djupbuffertbilder av modellen tagna från jämnt provade platser på en siktsfär för att samla visuella ord.
Salient local visual features for shape-based 3D model retrieval
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}