用于產(chǎn)生模型的形狀描述符的方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種用于產(chǎn)生n維矢量作為模型的形狀描述符的方法以及相應(yīng)的裝置和形狀描述符。所述方法包括：確定所述矢量的類型元以描述所述模型的基本外形；并計(jì)算所述矢量的n-1個(gè)度量元，每個(gè)所述度量元表示所述模型的所有特征落在根據(jù)所述類型元?jiǎng)澐值膎-1層其中之一的百分比。
【專利說(shuō)明】用于產(chǎn)生模型的形狀描述符的方法和裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明總體上涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。具體而言，本發(fā)明涉及用于產(chǎn)生模型的形狀描 述符的方法和裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 3D形狀描述符通常是用于定義整個(gè)3D模型或該3D模型的某些部分的特征的η維 矢量，其是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)中的基本工具之一。3D形狀描述符廣泛地應(yīng)用于許多3D模型 處理任務(wù)中，例如檢索、對(duì)稱性發(fā)現(xiàn)和建模。
[0003] MITRA，N. J.、⑶IBAS，L. J.和 PAULY，Μ.在 2006 年的論文 "Partial and approximate symmetry detection for 3D geometry，',ACM Trans. Gr. 25, 3, 560. 568 中提 議利用在采樣點(diǎn)的曲率張量（curvature tensor)的比率作為該采樣點(diǎn)的形狀描述符。
[0004] 為了提高判別性能，提出了數(shù)種形狀描述符。下面的幾個(gè)文件討論了已知3D形狀 描述符的某些實(shí)例。
[0005] (1) 3D shape contexts，M. Kortgen、G.-J. Park, M. Novotni 和 R. Klein, "3D Shape Matching with 3D Shape Contexts，'，the 7th Central European Seminar on Computer Graphics, 2003.
[0006] (2) Spin images, A. E. Johnson和M. Herbert，"Using Spin Images for Efficient Object Recognition in Cluttered 3D Scenes，'，IEEE Trans, on ΡΑΜΙ, 21 (5), pp. 433 -449,1999.
[0007] (3) Shape distributions、R. Osada, T. Funkhouser、B. Chazelle 和 D. Dobkin， "Shape Distributions"，ACM Trans, on Graphics，21(4)，pp. 807 - 832, 2002.
[0008] 在上述文件（1)中描述的外形描述符將S. Belongie、J. Malik和J. Puzicha的論 文"Shape Matching and Object Recognition Using Shape Contexts，'，IEEE Trans, on PAMI，24 (4)，pp. 509 - 522, 2002中提出的2D形狀環(huán)境的自然擴(kuò)展應(yīng)用于3D形狀的檢索和 匹配，其被定義在參考點(diǎn)上，該參考點(diǎn)獲取相對(duì)于該點(diǎn)的剩余點(diǎn)的分布。上述文件（2)所述 的旋轉(zhuǎn)圖像是表示為2D直方圖（histogram)的數(shù)據(jù)級(jí)形狀描述符。文件（1)和（2)所提 出的方法都是基于局部點(diǎn)采樣幾何學(xué)的統(tǒng)計(jì)，這對(duì)于各種形狀表示（例如網(wǎng)格、多邊形黏 體（polygon soup)和有向點(diǎn)云（oriented point clouds))而言是合適的。
[0009] 上述文件（3)中描述的形狀分布是代表性全局形狀描述符，其中對(duì)象的簽名被 表示為從測(cè)量該對(duì)象的全局幾何性質(zhì)的形狀函數(shù)采樣的形狀分布。該方法的難處在于 如何選擇判別形狀函數(shù)和如何開(kāi)發(fā)有效的方法來(lái)對(duì)其進(jìn)行采樣。在J. W. H. Tangelder、 R.C.Veltkamp 的論文"A Survey of Content Based 3D Shape Retrieval Methods"，Shape Modeling International，pp. 145 - 156, 2004中介紹了用于3D模型檢索的多種全局/局 部形狀描述符。
[0010] 但是，大部分現(xiàn)有用于計(jì)算3D形狀描述符的算法都是針對(duì)水密性 (watertight) 3D模型（即具有平滑表面和致密頂點(diǎn)分布的3D模型）設(shè)計(jì)的。圖1示出了 非水密性3D模型的實(shí)例。上述的算法對(duì)于非水密性3D模型不適合，非水密性3D模型（例 如建筑和機(jī)械CAD模型）具有尖銳特征和稀疏頂點(diǎn)分布。某些應(yīng)用（例如實(shí)時(shí)3D模型搜 索）需要用于計(jì)算3D形狀描述符的快速算法。
[0011] 因此，需要一種對(duì)于非水密性3D模型高效的用于產(chǎn)生3D模型的形狀描述符的方 法和裝置。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0012] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提出了一種用于產(chǎn)生η維矢量作為模型的形狀描述符的 方法。所述方法包括：確定所述矢量的類型元以描述所述模型的基本外形；并計(jì)算所述矢 量的η-1個(gè)度量元，每個(gè)所述度量元表示所述模型的所有特征落在根據(jù)所述類型元?jiǎng)澐值?η-1層其中之一的百分比。
[0013] 根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提出了一種用于產(chǎn)生η維矢量作為模型的形狀描述符 的裝置。所述裝置包括：確定所述矢量的類型元以描述所述模型的基本外形的裝置；和計(jì) 算所述矢量的η-1個(gè)度量元的裝置，每個(gè)所述度量元表示所述模型的所有特征落在根據(jù)所 述類型元?jiǎng)澐值摩?1層其中之一的百分比。
[0014] 根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提出了一種模型的形狀描述符。所述形狀描述符為η 維矢量，包括：類型元，用于描述所述模型的基本外形；所述矢量的η-1個(gè)度量元，每個(gè)所述 度量元表示所述模型的所有特征落在根據(jù)所述類型元?jiǎng)澐值摩?1層其中之一的百分比。
[0015] 可以理解，下述對(duì)本發(fā)明的詳細(xì)說(shuō)明將介紹本發(fā)明的更多方面和優(yōu)勢(shì)。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0016] 附圖與用于解釋本發(fā)明原理的文字說(shuō)明一起使本發(fā)明實(shí)施方式得到進(jìn)一步的理 解，本發(fā)明不局限于所述實(shí)施方式。
[0017] 其中：
[0018] 圖1是非水密性3D模型實(shí)例的示意圖；
[0019] 圖2是根據(jù)類型元對(duì)3D模型的邊框進(jìn)行劃分的示意圖；
[0020] 圖3是用于計(jì)算2D形狀的矢量度量元的過(guò)程的圖示；
[0021] 圖4是采用根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方式計(jì)算的3D形狀描述符構(gòu)建3D模型的方法的流程 圖；和
[0022] 圖5是采用根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方式計(jì)算的3D形狀描述符在輸入多分量3D模型的互 連分量中發(fā)現(xiàn)重復(fù)結(jié)構(gòu)的方法的流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0023] 下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。在下述說(shuō)明中，出于簡(jiǎn)潔之 目的，對(duì)已知功能和結(jié)構(gòu)不再進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
[0024] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式，提供了一種具有低復(fù)雜性的用于產(chǎn)生3D模型的形 狀描述符的方法，該方法魯棒性較好并且能夠有效處理非水密性的3D模型。本發(fā)明的該實(shí) 施方式可以用于3D建模和對(duì)稱性發(fā)現(xiàn)網(wǎng)格簡(jiǎn)化，其中在輸入網(wǎng)格上檢測(cè)到的多尺寸等級(jí) 重復(fù)結(jié)構(gòu)可以用不同等級(jí)的細(xì)節(jié)來(lái)保留。
[0025] 在本發(fā)明的實(shí)施方式中，產(chǎn)生η維矢量作為形狀描述符來(lái)限定3D模型的外形。在 本發(fā)明的實(shí)施方式中，將對(duì)11維矢量進(jìn)行描述。即，所述3D模型的形狀描述符的矢量含有 11個(gè)元。但是，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解，上述η可以是任何整數(shù)。具有較大維度的矢 量對(duì)于形狀定義而言將具有更好的精度。
[0026] 根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施方式，確定所述矢量的11個(gè)元中的一個(gè)元以描述所述3D模型 的基本形狀，該元可以稱為類型元。所述3D模型的基本形狀集在現(xiàn)有技術(shù)中是已知的，并 且可以根據(jù)發(fā)明的應(yīng)用環(huán)境來(lái)設(shè)置。在一個(gè)實(shí)施例中，所述基本形狀集包括立方體、球體和 圓柱體。在另外一個(gè)實(shí)施例中，所述基本形狀集包括平面、開(kāi)圓柱體（沒(méi)有底部和頂部的圓 柱體）、圓柱體、圓錐體和球體。
[0027] 所述類型元可以是整數(shù)，例如，0用于立方體，1用于球體，2用于圓柱體。或者0用 于平面，1用于開(kāi)圓柱體，2用于圓柱體，3用于圓錐體，4用于球體。
[0028] 可以根據(jù)3D模型的協(xié)方差矩陣的三個(gè)特征值計(jì)算所述3D模型的類型元。例如， 對(duì)于包括立方體、球體和圓柱體的基本形狀集，可以如下計(jì)算所述類型元：
[0029] 如果所述三個(gè)特征值具有明顯差異，即第二最大值小于最大值的95%并且最小值 小于所述第二最大值的95%，將所述類型元設(shè)為0,即立方體。
[0030] 如果只有兩個(gè)值足夠接近，即一個(gè)值為另一個(gè)值的95%之內(nèi)，將所述類型元設(shè)為 1，即圓柱體。
[0031] 對(duì)于其他情況，所述三個(gè)值足夠接近，將所述類型元設(shè)為2,即球體。
[0032] 接下來(lái)，確定所述矢量的另外10個(gè)元以表示所述3D模型的邊框上的全部特征落 入根據(jù)所述類型元?jiǎng)澐值牟煌瑢由系陌俜直?，每個(gè)所述元素稱為度量矢量元。所述3D模型 的特征可以是3D模型的頂點(diǎn)、三角形或邊。
[0033] 所述度量矢量元可以是全浮點(diǎn)，其可以如下進(jìn)行計(jì)算。
[0034] 下面將采用3D模型的邊框上的全部頂點(diǎn)詳細(xì)說(shuō)明確定矢量的度量矢量元的實(shí)施 例。
[0035] 在模型規(guī)范化之后，根據(jù)所述類型元將3D模型的的邊框劃分為10層。圖2是根 據(jù)類型元對(duì)3D模型的邊框進(jìn)行劃分的示意圖。
[0036] (i)對(duì)于立方體，用10個(gè)嵌入立方體劃分3D模型邊框。所有立方體具有相同中 心，即3D模型中心。立方體的長(zhǎng)度是0.1、0. 2、"·、1，即其中一個(gè)包含在另外一個(gè)中。
[0037] (ii)對(duì)于圓柱體，用10個(gè)嵌入圓柱體劃分3D模型邊框。圓柱體的高度是0.1、 0· 2、…、1，下表面的半徑是 0· 05*sqrt (2)、0· l*sqrt (2)、0· 15*sqrt (2)、…、0· 5*sqrt (2)。 所有圓柱體具有相同中心，即3D模型中心。
[0038] (iii)對(duì)于球體，用10個(gè)嵌入球體劃分3D模型邊框。球體的半徑是 0· 05*sqrt (2)、0· l*sqrt (2)、0· 15*sqrt (2)、…、0· 5*sqrt (2)。所有球體具有相同中心，即 3D模型中心。
[0039] 在對(duì)3D模型邊框進(jìn)行劃分之后，計(jì)算落入不同層的頂點(diǎn)，并計(jì)算初始度量矢量 元。通過(guò)規(guī)范化獲得最終的度量矢量元。
[0040] 圖3是用于計(jì)算2D形狀的矢量度量元的過(guò)程的圖示
[0041] 圖3示出了心形形狀。邊框?yàn)榫匦?。例如可以將該形狀的類型元設(shè)為1(用于矩 形）。假設(shè)5維矢量用于該2D形狀的形狀描述符，即需要4個(gè)度量矢量元，則通過(guò)如圖4所 示具有相同中心并且尺寸等級(jí)減小的4個(gè)矩形劃分所述邊框。如圖3所示，在所述心形形狀 的邊框上一共有19個(gè)頂點(diǎn)（由黑點(diǎn)表示）。有12(63.2% )、5 (26.3% )、2 (10.5% )、0個(gè) 頂點(diǎn)落入所述4個(gè)層。因此，用于此心形形狀的矢量形狀描述符是（1，0. 632,0. 263,0. 105， 0. 0)
[0042] 為了便于說(shuō)明的目的，在2D形狀的情況下對(duì)度量矢量元的計(jì)算進(jìn)行的說(shuō)明。本領(lǐng) 域普通技術(shù)人員可以理解，對(duì)于3D模型的計(jì)算過(guò)程是類似的。
[0043] 兩個(gè)模型之間的相似性可以定量計(jì)算如下：
[0044] (1)如果兩個(gè)形狀元不相等，兩個(gè)3D模型之間的相似性為0
[0045] (2)如果形狀元相等，計(jì)算兩個(gè)度量矢量之間的歐幾里德距離。假設(shè)所述距離為 d，則兩個(gè)3D模型之間的相似性是1/d。
[0046] 本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施方式提出了一種用于產(chǎn)生η維矢量作為模型的形狀描述符 的裝置。所述裝置包括：確定所述矢量的類型元以描述所述模型的基本外形的裝置；和計(jì) 算所述矢量的η-1個(gè)度量元的裝置，每個(gè)所述度量元表示所述模型的所有特征落在根據(jù)所 述類型元?jiǎng)澐值摩?1層其中之一的百分比。
[0047] 本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施方式提出了一種模型的形狀描述符。所述形狀描述符為η維 矢量，包括：類型元，用于描述所述模型的基本外形；所述矢量的η-1個(gè)度量元，每個(gè)所述度 量元表示所述模型的所有特征落在根據(jù)所述類型元?jiǎng)澐值摩?1層其中之一的百分比。
[0048] 下面，將結(jié)合3D建模和重復(fù)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方式的方法 計(jì)算的3D形狀描述符的應(yīng)用進(jìn)行說(shuō)明。
[0049] 構(gòu)建復(fù)雜3D模型復(fù)雜且耗時(shí)。基于現(xiàn)有3D模型的對(duì)稱性發(fā)現(xiàn)，可以置換某些圖 案而產(chǎn)生新的3D模型。但是，圖案置換非常復(fù)雜，因?yàn)槠湫枰獪?zhǔn)備所述模型的全部重復(fù)性 部分以使得產(chǎn)生的模型更為合理。下面，對(duì)利用根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方式計(jì)算出的3D形狀描述 符構(gòu)建3D模型的方法進(jìn)行說(shuō)明。
[0050] 根據(jù)所述構(gòu)建3D模型的方法，通過(guò)分析已知模型的結(jié)構(gòu)，獲得所述3D模型的全部 重復(fù)結(jié)構(gòu)，并且從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得合適的模型以置換某些圖案，以產(chǎn)生新的3D模型。
[0051] 圖4是采用根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方式計(jì)算的3D形狀描述符構(gòu)建3D模型的方法的流程 圖。
[0052] 在方框401，檢測(cè)原始模型的多尺寸等級(jí)重復(fù)結(jié)構(gòu)（RS)。
[0053] 為了檢測(cè)原始模型的多尺寸等級(jí)重復(fù)結(jié)構(gòu)，可以采用發(fā)明人蔡康穎等的國(guó)際專利 申請(qǐng)PCT/CN2010/000984 "檢測(cè)三維網(wǎng)格模型中重復(fù)結(jié)構(gòu)的方法和設(shè)備"中描述的方法。 根據(jù)PCT/CN2010/000984,提出了一種用于檢測(cè)三維模型中的重復(fù)結(jié)構(gòu)的高效多尺寸等級(jí) 方法，其中采用了減小的采樣步長(zhǎng)的迭代均勻采樣。本發(fā)明使用利用遞減的采樣步長(zhǎng)大小 的迭代均勻采樣的方法。使用相對(duì)較大的初始采樣步長(zhǎng)對(duì)一個(gè)給定的三維網(wǎng)格模型進(jìn)行均 勻采樣。然后，根據(jù)采樣點(diǎn)的曲率對(duì)采樣點(diǎn)進(jìn)行聚類，然后確定屬于同一聚類的采樣點(diǎn)之間 的變換。這些就是所謂的候選變換。因此，只需要為那些其中兩個(gè)點(diǎn)具有相似的曲率的采 樣點(diǎn)對(duì)確定候選變換。這樣的聚類步驟不僅改善了算法的效率，而且也提高了算法的精度。 由之前計(jì)算的所有變換構(gòu)建的變換空間包含比它在采樣步長(zhǎng)大小更小時(shí)包含的噪聲元素 更少的噪聲元素。因此，隨后的聚類步驟會(huì)更容易發(fā)現(xiàn)所有的重復(fù)結(jié)構(gòu)。如果模型包括若 干重復(fù)結(jié)構(gòu)，這種聚類的通常的結(jié)果是，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)不同的聚類。在下一步驟中，選 擇（最相關(guān)的）聚類，并采用對(duì)應(yīng)的變換和采樣點(diǎn)對(duì)表示重復(fù)結(jié)構(gòu)。最相關(guān)的聚類是那些 最重要和明顯的聚類。不屬于某個(gè)聚類的其他變換被舍棄。使用遞減的采樣步長(zhǎng)迭代執(zhí)行 此過(guò)程。每一次迭代都跳過(guò)重復(fù)部分，只處理模型的剩余部分和在上一次迭代中檢測(cè)到的 代表性結(jié)構(gòu)的代表。因此，同樣可以發(fā)現(xiàn)三維模型上的多尺寸等級(jí)的重復(fù)結(jié)構(gòu)。當(dāng)重復(fù)結(jié) 構(gòu)的數(shù)目穩(wěn)定時(shí)或者當(dāng)達(dá)到預(yù)先定義的最小采樣步長(zhǎng)大小時(shí)，迭代過(guò)程停止。另外，也可以 定義一個(gè)超時(shí)，測(cè)量該過(guò)程的運(yùn)行時(shí)間，并在運(yùn)行時(shí)間超過(guò)該超時(shí)時(shí)終止該過(guò)程?；谏鲜?說(shuō)明，根據(jù)PCT/CN2010/000984的方法可以獲得輸入網(wǎng)格模型Μ的多尺寸等級(jí)重復(fù)結(jié)構(gòu)的 檢測(cè)，其結(jié)果可以用于本發(fā)明的實(shí)施方式中。
[0054] 如圖4中方框401所示，檢測(cè)原始模型的多尺寸等級(jí)重復(fù)結(jié)構(gòu)1、2、···、!!，用類似 對(duì)象置換局部重復(fù)部分以產(chǎn)生新模型，如圖4右部所示。
[0055] 在方框403,計(jì)算圖案i的矢量3D形狀描述符。首先，將圖案i的朝向與全局坐標(biāo) 系統(tǒng)對(duì)齊，然后將其縮放（scale to)為單位立方體。接下來(lái)計(jì)算對(duì)齊的圖案i的矢量3D 外形描述符。
[0056] 在方框405,對(duì)3D數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行搜索以尋找新圖案i。除了 3D模型之外，在所述3D 數(shù)據(jù)庫(kù)中也可以獲得3D模型的矢量3D形狀描述符。通過(guò)比較矢量3D形狀描述符，可以從 3D數(shù)據(jù)庫(kù)中找到與舊圖案最相近的新圖案。
[0057] 在方框407,計(jì)算新實(shí)例分量。首先將新圖案變換為具有由方框401計(jì)算出的對(duì)應(yīng) 舊圖案相同位置、朝向和比例因子。隨后在變換和原始實(shí)例變換之后由新圖案計(jì)算新實(shí)例。
[0058] 圖5是采用根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方式計(jì)算的3D形狀描述符在輸入多分量3D模型的互 連分量中發(fā)現(xiàn)重復(fù)結(jié)構(gòu)的方法的流程圖。
[0059] 如圖5所示，在方框501對(duì)全部分量根據(jù)其主曲率進(jìn)行聚類。本領(lǐng)域已知的聚類 方法可以用于此步驟。
[0060] 在方框503,對(duì)方框501得出的分量聚類內(nèi)的分量根據(jù)其形狀描述符進(jìn)一步進(jìn)行 聚類。本領(lǐng)域已知的聚類方法可以用于此步驟。
[0061] 在方框505,對(duì)方框503得到的分量聚類進(jìn)行結(jié)合。如果兩個(gè)分量聚類的代表分量 屬于相同的重復(fù)結(jié)構(gòu)，則結(jié)合此兩個(gè)分量聚類。詳細(xì)的算法如下：
[0062] void Combine_Component_Cluster(void) { 計(jì)算全部代表分量對(duì)的距離； 按照遞增順序根據(jù)代表分量對(duì)的距離對(duì)其進(jìn)行排序； 對(duì)于(每個(gè)排序的代表分量對(duì)）
[0063] { 對(duì)齊兩個(gè)代表分量； 計(jì)算兩個(gè)代表分量之間的距離； 如果(代表分量距離〈閾值） 結(jié)合相應(yīng)的兩個(gè)分量聚類； 否則 中斷； } }
[0064] 兩個(gè)分量之間的距離如下計(jì)算.
[0065] Component_Distance = a*component_principle_curvature_ distance+b氺component-shape-descriptor-distance
[0066] 其中a和b是用戶設(shè)定常數(shù)。
[0067] 在方框507,發(fā)現(xiàn)每個(gè)分量聚類內(nèi)的重復(fù)結(jié)構(gòu)。將每個(gè)分量與其所屬分量聚類的代 表分量進(jìn)行比較以判斷其是否屬于相同重復(fù)結(jié)構(gòu)。詳細(xì)的算法如下：
[0068] oid Discover_Repetitive_Structure_Inside_Component_Cluster (void) { 對(duì)于（每個(gè)分量聚類Cluster」） { For (屬于Cluster」的每個(gè)分量c) { 對(duì)齊c和Cluster」的代表分量Repre_i; 計(jì)算c和Cluster」的代表分量之間的距離； 如果（分量距離< 閾值） 將Repre_i所屬重復(fù)結(jié)構(gòu)加 c; 否則
[0069] 添加新重復(fù)結(jié)構(gòu)并將新重復(fù)結(jié)構(gòu)加 c; } } }
[0070] 在方框509,將方框507得到的重復(fù)結(jié)構(gòu)結(jié)合。如果兩個(gè)分量聚類的代表分量相 似，則結(jié)合該兩個(gè)分量聚類。
[0071] 雖然結(jié)合3D模型的應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了說(shuō)明，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理 解，本發(fā)明也可以應(yīng)用于2D形狀。
【權(quán)利要求】
1. 一種用于產(chǎn)生η維矢量作為模型的形狀描述符的方法，包括： 確定所述矢量的類型元以描述所述模型的基本外形；并 計(jì)算所述矢量的η-1個(gè)度量元，每個(gè)所述度量元表示所述模型的所有特征落在根據(jù)所 述類型元?jiǎng)澐值摩?1層其中之一的百分比。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中所述模型是3D模型。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述方法，其中所述特征包括所述3D模型的頂點(diǎn)、三角形或邊。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中所述3D模型的基本形狀包括立方體、球體和圓柱 體。
5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中所述3D模型的基本形狀包括平面、開(kāi)圓柱體、圓柱 體、圓錐體和球體。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中根據(jù)所述3D模型的協(xié)方差矩陣的三個(gè)特征值計(jì)算 所述類型元。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1 一 6中任一所述的方法，其中所述類型元是整數(shù)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中用根據(jù)所述類型元確定的η-1個(gè)嵌入形狀劃分所 述3D模型的邊框。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述度量元為全浮點(diǎn)。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中通過(guò)所述3D模型的全部特征落入所述η-1個(gè)層 其中之一上的百分比的規(guī)范化來(lái)計(jì)算所述度量元之一。
11. 一種用于產(chǎn)生η維矢量作為模型的形狀描述符的裝置，包括： 確定所述矢量的類型元以描述所述模型的基本外形的裝置；和 計(jì)算所述矢量的η-1個(gè)度量元的裝置，每個(gè)所述度量元表示所述模型的所有特征落在 根據(jù)所述類型元?jiǎng)澐值摩?1層其中之一的百分比。
12. -種模型的形狀描述符，其為η維矢量，包括： 類型元，用于描述所述模型的基本外形；和 所述矢量的η-1個(gè)度量元，每個(gè)所述度量元表示所述模型的所有特征落在根據(jù)所述類 型元?jiǎng)澐值摩?1層其中之一的百分比。
【文檔編號(hào)】G06K9/46GK104272324SQ201280072792
【公開(kāi)日】2015年1月7日 申請(qǐng)日期:2012年5月22日 優(yōu)先權(quán)日:2012年5月22日
【發(fā)明者】蔡康穎, 孟維亮, 羅濤 申請(qǐng)人:湯姆遜許可公司