三维模型分割及检索的方法研究的开题报告.docx

三维模型分割及检索的方法研究的开题报告 一、选题背景及意义 随着三维技术的发展，三维模型的应用越来越广泛，不仅仅局限于电影、游戏等娱乐领域，还被应用在建筑、医疗、工业等众多领域。然而，与此同时，三维模型的规模也越来越大，管理和检索变得越来越困难。因此，如何高效地对三维模型进行分割、索引和检索，已经成为三维技术领域的研究热点之一。 二、研究内容 本文将研究三维模型分割及检索的方法，具体研究内容如下： 1.对三维模型的分割技术进行研究。三维模型的分割是一个非常关键的技术，它可以将一个复杂的三维模型分成多个较小、易处理的部分。我们将研究现有的三维模型分割算法，并针对其不足之处进行优化，以提高分割的效率和精度。 2.对三维模型的索引与检索技术进行研究。随着三维模型数量的增加，如何高效地进行模型检索已经成为一个重要的问题。本文将研究现有的三维模型检索方法，主要包括基于特征的检索、基于相似度的检索、基于语义的检索等，并对其进行改进和优化。 3.开发针对三维模型分割及检索的实验平台。本文将开发基于Web的三维模型分割及检索实验平台，用户可以上传三维模型进行分割、索引和检索。实验平台的开发将有助于验证研究结果的有效性和可行性。 三、预期成果 本文预期达到以下成果： 1.提出了一种基于改进的三维模型分割方法，能够在保证分割精度的情况下，提高分割效率。 2.设计和实现了一种基于改进的三维模型检索方法，能够快速、准确地检索出与查询模型相似的模型。 3.开发了针对三维模型分割及检索的实验平台，验证研究结果的有效性和可行性。 四、研究方法 本研究将采用以下研究方法： 1.文献调研。对三维模型的分割及检索技术进行深入调研，了解现有的研究成果和存在的问题。 2.算法设计及实现。设计并实现基于改进的三维模型分割及检索算法，并进行实验验证。 3.开发实验平台。基于Web技术，开发针对三维模型分割及检索的实验平台，以验证研究结果的有效性和可行性。 五、进度安排 本研究计划按照以下进度进行： 时间节点 | 工作内容 第1个月 | 文献调研，确定研究方向 第2-4个月 | 开发三维模型分割及检索算法 第5-7个月 | 实验验证，提出改进方案 第8-9个月 | 开发三维模型分割及检索实验平台 第10个月 | 撰写论文，准备答辩稿 第11个月 | 答辩 六、参考文献 [1] Du S, Shao L, Fang Y, et al. Semi-Supervised Learning for Large-Scale Video Classi?cation[C]//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE,2012:3426-3433. [2] Bhatia R, Singh G, Kumar M P, et al. Deep Learning Based Large Scale Multi-View Stereo 3D Reconstruction[J]. arXiv preprint arXiv:1905.00358, 2019. [3] Karpathy A, Fei-Fei L. Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions[J]. arXiv preprint arXiv:1412.2306, 2014. [4] Cheung K W, Mayerich D, Zhu Y, et al. Morphological image analysis of three-dimensional microstructures using a triply periodic level set[J]. Journal of Microscopy, 2011, 244(1): 59-72.