本發(fā)明涉及三維模型技術領域，特別涉及一種三維模型幾何風格的確定方法及裝置。

背景技術：

由于風格樣式是一種抽象且較為主觀的一個概念，而人們常常描述風格樣式(例如，歐式風格、日式風格的家具)也是用一些較為模糊的和非描述性的語言對其進行表述，目前并沒有方法能將風格樣式這種高層次的語義信息轉換成一些低層次的客觀具體描述。

目前的計算機圖形學領域，針對三維模型的幾何風格分析相關研究不斷增多，但并沒有工作提出了能直接解決我們所要攻克問題的技術。接下來，我們將分別介紹以下幾種現(xiàn)有的與風格樣式分析相關的工作。

第一種：圖像上的風格和內容分析。

目前，二維圖像上的風格樣式分析已存在著很多工作，其中的風格樣式能被大致看作有意義的分組中的一系列特征。doersch等人的研究工作提出從一個龐大的圖像數(shù)據(jù)集中尋找能代表特殊地理位置的圖像塊，并把這些圖像塊的內容當作一個特殊地點的風格。

除了搜索代表一個地理位置的靜態(tài)圖像塊，lee等人還提出關注于動態(tài)的視覺元素并尋找那些隨時間或地理位置逐漸變化的圖像塊。找到的這些對風格敏感的視覺元素后，他們的方法是建立這些元素與數(shù)據(jù)庫的聯(lián)系，并建立隨時間或空間的范圍變化模型。arietta等人還提出將風格標簽概括為一些非視覺屬性，如城市中的房價。與lee等人的工作相似的是，該方法首先檢測了能區(qū)分一個屬性的視覺元素，但是隨后訓練出一個關聯(lián)視覺元素到屬性的預測器。

此外，也出現(xiàn)了概括圖片內容的方法，例如，avidan和shamir等人提出的線裁剪方法，以及simakov等人提出的的二向相似性方法。這些方法的目的是保留獨特的視覺內容來概括圖片，而不是簡單地縮放或裁剪一張圖片。

雖然doersch等人提出的方法不是直接使用聚類方法來獲得代表性的圖像塊，而是采樣那些能區(qū)分一個地理位置的圖像塊，因而不會受到大量的不相關的元素所影響。在他們問題的設定中，一個獨立的圖像塊能被單獨作為一個地理位置的代表，無需進行任何特征選擇和建立典型風格元素，但是，其主要是針對于二維圖像領域。

第二種：風格類比。

早期關于風格類別分析的工作主要針對于曲線。lang和alexa等人在最近的研究中通過用隱馬爾科夫模型捕獲曲線樣本的特征分布來進行合成。而ma等人將類比方法應用到三維模型上，他們尋找一個與輸入模型類似的樣本模型，然后合成一個與輸入模型結構相似的模型，再進行風格類比分析。但是，該風格類比的方法需要建立輸入模型和初始模型之間的聯(lián)系，以及源模型和目標模型之間的類比關系。

第三種：協(xié)同風格分析。

風格的協(xié)同分析是使用一個根據(jù)風格歸類的數(shù)據(jù)集，而不是單獨的三維模型或訓練集，來提取風格特征。xu等人的工作預先設定了部件之間的比例作為風格的特征，并實行了一個前向協(xié)同分析來對不同的風格的特征變化進行歸類。li等人的分析方法則是針對曲線風格的分析。

迄今為止試圖利用數(shù)據(jù)驅動尋找風格特征的研究中，xu的研究技術預先將部件之間的比例設定為了風格的評價和分類準則，li等人的技術則是局限在局部曲線的分析之中，并且對曲線風格特征的分組是基于一系列人手創(chuàng)造的規(guī)則。

第四種：度量風格相似性。

對于研究風格的另外一個途徑是定義一個全局的風格相似性度量。雖然這個相似性度量將衡量考慮兩個模型風格之間的多個特征，但仍沒有具體精確地提取出定義風格的相關元素集。lun等人定義了一個跨結構的相似性度量來比較兩個三維模型之間的風格樣式。liu等人采用了眾包的方式來評估三維家具模型之間風格的兼容性。他們的風格兼容性矩陣需要輸入模型標準一致地分割，再量化它們之間的風格相似度。

目前最新關于幾何風格分析的研究中，liu等人的研究工作是對全局的三維模型分析，只是得到一個風格相似性的度量，并沒有得到可以解釋風格的元素，且他們的風格相似性矩陣是基于在獲得輸入模型一致分割的基礎下獲得的。lun等人的研究則是需要在三維模型之間適配比例，以生成一個幾何風格相似性度量。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供了一種三維模型幾何風格的確定方法，以解決現(xiàn)有技術中針對三維模型不能同時區(qū)分風格樣式且完整解釋風格樣式的技術問題。該方法包括：獲取一組包括已知不同風格的同類物體的三維模型，從每個三維模型上獲取第一預設數(shù)量的幾何元素，獲取的所有幾何元素組成初始幾何元素集，其中，所述幾何元素是三維模型上的幾何區(qū)域塊，每個幾何元素具有與自身所在的三維模型相同的風格標簽；針對每個風格，在所述初始幾何元素集內具有該風格的風格標簽的幾何元素中，選擇出密度大于預設閾值的幾何元素組成該風格的候選幾何元素集；針對每個風格，在所有風格的候選幾何元素集中，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集，其中，該典型幾何元素集中包括該風格的三維模型必須具備的幾何元素和該風格的三維模型不允許具備的幾何元素。

在一個實施例中，從每個三維模型上獲取第一預設數(shù)量的幾何元素，包括：將每個三維模型用點來表示，采用泊松圓盤采樣法在每個三維模型上采集第二預設數(shù)量的點，并將所述第二預設數(shù)量的點中鄰近的點用邊連接在一起構成一個鄰近網(wǎng)，其中，每一個點的測地鄰近點由6個點組成；在所述第二預設數(shù)量的點中均勻采樣所述第一預設數(shù)量的點，在所述鄰近網(wǎng)上，分別將所述第一預設數(shù)量的點作為曲面塊的中心，向外擴散生成所述第一預設數(shù)量的曲面片，得到所述第一預設數(shù)量的幾何元素。

在一個實施例中，針對每個風格，在所述初始幾何元素集內具有該風格的風格標簽的幾何元素中，選擇出密度大于預設閾值的幾何元素組成該風格的候選幾何元素集，包括：針對每個風格，在所述初始幾何元素集內，對具有該風格的風格標簽的幾何元素在元素相似性空間采用密度分析方法，計算每個幾何元素的密度，將密度處于峰值且密度大于預設閾值的幾何元素選擇出來組成該風格的候選幾何元素集。

在一個實施例中，在所有風格的候選幾何元素集中，針對每個風格，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集之前，還包括：針對所有風格的候選幾何元素集中的每個幾何元素，通過以下步驟得到該幾何元素的距離度量，該距離度量用于表示該幾何元素與其他幾何元素之間的相似性：統(tǒng)計該幾何元素鄰近的幾何元素的風格標簽，將統(tǒng)計數(shù)量最大的風格標簽作為主導風格標簽，將統(tǒng)計數(shù)量達到最大統(tǒng)計數(shù)量的二分之一的風格標簽也作為主導風格標簽，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽相同且與該幾何元素的側地距離小于預設值的幾何元素作為該幾何元素的正例，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽不相同的幾何元素作為該幾何元素的反例，利用正例和反例訓練線性svm(supportvectormachine，支持向量機)檢測器，得到一個該幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的權重向量，該權重向量用于度量該幾何元素與其他幾何元素之間距離；根據(jù)得到的所述權重向量將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽相同且與該幾何元素的距離小于預設值的幾何元素作為該幾何元素的正例，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽不相同的幾何元素作為該幾何元素的反例，利用正例和反例訓練線性svm檢測器，再次得到一個該幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的新的權重向量，循環(huán)上述步驟，直至得到的最終權重向量不再變化，則將最終權重向量作為該幾何元素的距離度量。

在一個實施例中，在所有風格的候選幾何元素集中，針對每個風格，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集，包括：生成每個三維模型的詞向量，該詞向量是一個多維向量，詞向量的維數(shù)由所有風格的候選幾何元素集中的幾何元素構成，每一維統(tǒng)計了該維對應的幾何元素在該三維模型上出現(xiàn)的次數(shù)；針對每個風格，根據(jù)每個三維模型的詞向量中各維對應的次數(shù)和最小冗余最大相關標準，在所有風格的候選幾何元素集中選擇出第三預設數(shù)量的幾何元素組成中間幾何元素集；針對每個風格，循環(huán)以下步驟得到該風格的第一區(qū)分幾何元素集，該第一區(qū)分幾何元素集中的幾何元素用于區(qū)分該風格與其他風格：采用分類器分別計算所述中間幾何元素集中的每個幾何元素作為訓練集的準確率，將準確率最大的幾何元素從中間幾何元素集移入第一區(qū)分幾何元素集，繼續(xù)采用分類器計算第一區(qū)分幾何元素集中的幾何元素分別與當前中間幾何元素集中每個幾何元素的并集作為訓練集的準確率，將當前中間幾何元素集中準確率最大的幾何元素移入所述第一區(qū)分幾何元素集，循環(huán)上述步驟，直至第一區(qū)分幾何元素集對應的準確率不變，停止迭代，得到該風格的第一區(qū)分幾何元素集；針對每個風格，循環(huán)以下步驟得到該風格的典型幾何元素集：采用分類器對中間幾何元素集中除去第一區(qū)分幾何元素集后剩下的每個幾何元素作為訓練集分別計算準確率，將準確率最大的幾何元素從中間幾何元素集移入第二區(qū)分幾何元素集，繼續(xù)采用分類器計算第二區(qū)分幾何元素集中的幾何元素分別與當前中間幾何元素集中每個幾何元素的并集作為訓練集的準確率，將當前中間幾何元素集中準確率最大的幾何元素移入所述第二區(qū)分幾何元素集，循環(huán)上述步驟，直至第二區(qū)分幾何元素集對應的準確率不變，停止迭代，得到該風格的第二區(qū)分幾何元素集；循環(huán)上述得到第二區(qū)分幾何元素集的步驟，直至準確率小于0.9，停止迭代，得到該風格的多個區(qū)分幾何元素集，將多個區(qū)分幾何元素集合并，得到該風格的典型幾何元素集。

在一個實施例中，生成每個三維模型的詞向量，包括：在該三維模型上取第四預設數(shù)量的曲面片，并將該三維模型的詞向量初始化為零向量；針對每個幾何元素，根據(jù)該幾何元素的距離度量分別計算該幾何元素與每個曲面片的相似性，在相似性小于負1時，該幾何元素與曲面片不相似，詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)保持不變，在相似性大于負1時，該幾何元素與曲面片相似，將詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)加1；將詞向量的每一維除以所述第四預設數(shù)量對該詞向量進行歸一化。

在一個實施例中，每個幾何元素具有該幾何元素在自身所在的三維模型上的結構位置信息。

本發(fā)明實施例還提供了三維模型幾何風格的確定裝置，以解決現(xiàn)有技術中針對三維模型不能同時區(qū)分風格樣式且完整解釋風格樣式的技術問題。該裝置包括：初始幾何元素獲取模塊，用于獲取一組包括已知的不同風格的同類物體的三維模型，從每個三維模型上獲取第一預設數(shù)量的幾何元素，獲取的所有幾何元素組成初始幾何元素集，其中，所述幾何元素是三維模型上的幾何區(qū)域塊，每個幾何元素具有與自身所在的三維模型相同的風格標簽；候選幾何元素獲取模塊，用于針對每個風格，在所述初始幾何元素集內具有該風格的風格標簽的幾何元素中，選擇出密度大于預設閾值的幾何元素組成該風格的候選幾何元素集；風格確定模塊，用于在所有風格的候選幾何元素集中，針對每個風格，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集，其中，該典型幾何元素集中包括該風格的三維模型必須具備的幾何元素和該風格的三維模型不允許具備的幾何元素。

在一個實施例中，所述初始幾何元素獲取模塊，包括：采集單元，用于將每個三維模型用點來表示，采用泊松圓盤采樣法在每個三維模型上采集第二預設數(shù)量的點，并將所述第二預設數(shù)量的點中鄰近的點用邊連接在一起構成一個鄰近網(wǎng)，其中，每一個點的測地鄰近點由6個點組成；初始幾何元素獲取單元，用于在所述第二預設數(shù)量的點中均勻采樣所述第一預設數(shù)量的點，在所述鄰近網(wǎng)上，分別將所述第一預設數(shù)量的點作為曲面塊的中心，向外擴散生成所述第一預設數(shù)量的曲面片，得到所述第一預設數(shù)量的幾何元素。

在一個實施例中，所述候選幾何元素獲取模塊，具體用于針對每個風格，在所述初始幾何元素集內，對具有該風格的風格標簽的幾何元素在元素相似性空間采用密度分析方法，計算每個幾何元素的密度，將密度處于峰值且密度大于預設閾值的幾何元素選擇出來組成該風格的候選幾何元素集。

在一個實施例中，還包括：距離優(yōu)化模塊，用于在針對每個風格，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集之前，針對所有風格的候選幾何元素集中的每個幾何元素，通過以下步驟得到該幾何元素的距離度量，該距離度量用于表示該幾何元素與其他幾何元素之間的相似性：統(tǒng)計該幾何元素鄰近的幾何元素的風格標簽，將統(tǒng)計數(shù)量最大的風格標簽作為主導風格標簽，將統(tǒng)計數(shù)量達到最大統(tǒng)計數(shù)量的二分之一的風格標簽也作為主導風格標簽，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽相同且與該幾何元素的側地距離小于預設值的幾何元素作為該幾何元素的正例，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽不相同的幾何元素作為該幾何元素的反例，利用正例和反例訓練線性svm檢測器，得到一個該幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的權重向量，該權重向量用于度量該幾何元素與其他幾何元素之間距離；根據(jù)得到的所述權重向量將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽相同且與該幾何元素的距離小于預設值的幾何元素作為該幾何元素的正例，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽不相同的幾何元素作為該幾何元素的反例，利用正例和反例訓練線性svm檢測器，再次得到一個該幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的新的權重向量，循環(huán)上述步驟，直至得到的最終權重向量不再變化，則將最終權重向量作為該幾何元素的距離度量。

在一個實施例中，所述風格確定模塊，包括：詞向量生成單元，用于生成每個三維模型的詞向量，該詞向量是一個多維向量，詞向量的維數(shù)由所有風格的候選幾何元素集中的幾何元素構成，每一維統(tǒng)計了該維對應的幾何元素在該三維模型上出現(xiàn)的次數(shù)；幾何元素選擇單元，用于針對每個風格，根據(jù)每個三維模型的詞向量中各維對應的次數(shù)和最小冗余最大相關標準，在所有風格的候選幾何元素集中選擇出第三預設數(shù)量的幾何元素組成中間幾何元素集；區(qū)分幾何元素集獲取單元，用于針對每個風格，循環(huán)以下步驟得到該風格的第一區(qū)分幾何元素集，該第一區(qū)分幾何元素集中的幾何元素用于區(qū)分該風格與其他風格：采用分類器分別計算所述中間幾何元素集中的每個幾何元素作為訓練集的準確率，將準確率最大的幾何元素從中間幾何元素集移入第一區(qū)分幾何元素集，繼續(xù)采用分類器計算第一區(qū)分幾何元素集中的幾何元素分別與當前中間幾何元素集中每個幾何元素的并集作為訓練集的準確率，將當前中間幾何元素集中準確率最大的幾何元素移入所述第一區(qū)分幾何元素集，循環(huán)上述步驟，直至第一區(qū)分幾何元素集對應的準確率不變，停止迭代，得到該風格的第一區(qū)分幾何元素集；風格確定單元，用于針對每個風格，循環(huán)以下步驟得到該風格的典型幾何元素集：采用分類器對中間幾何元素集中除去第一區(qū)分幾何元素集后剩下的每個幾何元素作為訓練集分別計算準確率，將準確率最大的幾何元素從中間幾何元素集移入第二區(qū)分幾何元素集，繼續(xù)采用分類器計算第二區(qū)分幾何元素集中的幾何元素分別與當前中間幾何元素集中每個幾何元素的并集作為訓練集的準確率，將當前中間幾何元素集中準確率最大的幾何元素移入所述第二區(qū)分幾何元素集，循環(huán)上述步驟，直至第二區(qū)分幾何元素集對應的準確率不變，停止迭代，得到該風格的第二區(qū)分幾何元素集；循環(huán)上述得到第二區(qū)分幾何元素集的步驟，直至準確率小于0.9，停止迭代，得到該風格的多個區(qū)分幾何元素集，將多個區(qū)分幾何元素集合并，得到該風格的典型幾何元素集。

在一個實施例中，所述詞向量生成單元，包括：曲面片獲取子單元，用于在該三維模型上取第四預設數(shù)量的曲面片，并將該三維模型的詞向量初始化為零向量；詞向量生成子單元，用于針對每個幾何元素，根據(jù)該幾何元素的距離度量分別計算該幾何元素與每個曲面片的相似性，在相似性小于負1時，該幾何元素與曲面片不相似，將詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)保持不變，在相似性大于負1時，該幾何元素與曲面片相似，將詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)加1；歸一化子單元，用于將詞向量的每一維除以所述第四預設數(shù)量對該詞向量進行歸一化。

在一個實施例中，每個幾何元素具有該幾何元素在自身所在的三維模型上的結構位置信息。

在本發(fā)明實施例中，針對每個風格，確定了該風格的典型幾何元素集，該典型幾何元素集中既包括了該風格的三維模型必須具備的幾何元素又包括了該風格的三維模型不允許具備的幾何元素，實現(xiàn)了通過典型幾何元素集中的幾何元素在可以區(qū)分該風格與其他風格的同時，還可以完整地描述該風格中三維模型的風格樣式。由于幾何元素是三維模型上的幾何區(qū)域塊，各風格的典型幾何元素集的確定，使得可以將風格樣式這種高層次的語義信息轉換成一些低層次的客觀具體描述，以便于應用，例如，需要確定某個三維模型的風格時，將待確定風格的三維模型與某種風格的典型幾何元素集中的幾何元素進行比對，即可確定該待確定風格的三維模型是否屬于該風格；例如，在需要進行某一風格的三維模型建模時，則可以直接使用該風格的典型幾何元素集中的幾何元素進行搭建，使得有利于三維模型的建模便捷。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構成本申請的一部分，并不構成對本發(fā)明的限定。在附圖中：

圖1是本發(fā)明實施例提供的一種三維模型幾何風格的確定方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例提供的一種包括已知的不同風格的同類物體的示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例提供的一種初始幾何元素集的示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例提供的一種候選幾何元素集的示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例提供的一種候選幾何元素集中幾何元素的示意圖；

圖6是本發(fā)明實施例提供的一種典型幾何元素集的示意圖；

圖7是本發(fā)明實施例提供的一種詞向量的示意圖；

圖8是本發(fā)明實施例提供的一種典型幾何元素集中的反例在三維模型上出現(xiàn)頻率的示意圖；

圖9是本發(fā)明實施例提供的一種典型幾何元素集中的正例在三維模型上出現(xiàn)頻率的示意圖；

圖10是本發(fā)明實施例提供的一種區(qū)分幾何元素集的示意圖；

圖11是本發(fā)明實施例提供的一種三維模型幾何風格的確定裝置的結構框圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚明白，下面結合實施方式和附圖，對本發(fā)明做進一步詳細說明。在此，本發(fā)明的示意性實施方式及其說明用于解釋本發(fā)明，但并不作為對本發(fā)明的限定。

在本發(fā)明實施例中，提供了一種三維模型幾何風格的確定方法，如圖1所示，該方法包括：

步驟101：獲取一組包括已知不同風格的同類物體的三維模型，從每個三維模型上獲取第一預設數(shù)量的幾何元素，獲取的所有幾何元素組成初始幾何元素集，其中，所述幾何元素是三維模型上的幾何區(qū)域塊，每個幾何元素具有與自身所在的三維模型相同的風格標簽；

步驟102：針對每個風格，在所述初始幾何元素集內具有該風格的風格標簽的幾何元素中，選擇出密度大于預設閾值的幾何元素組成該風格的候選幾何元素集；

步驟103：針對每個風格，在所有風格的候選幾何元素集中，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集，其中，該典型幾何元素集中包括該風格的三維模型必須具備的幾何元素和該風格的三維模型不允許具備的幾何元素。

由圖1所示的流程可知，在本發(fā)明實施例中，針對每個風格，確定了該風格的典型幾何元素集，該典型幾何元素集中既包括了該風格的三維模型必須具備的幾何元素又包括了該風格的三維模型不允許具備的幾何元素，實現(xiàn)了通過典型幾何元素集中的幾何元素在可以區(qū)分該風格與其他風格的同時，還可以完整地描述該風格中三維模型的風格樣式。由于幾何元素是三維模型上的幾何區(qū)域塊，各風格的典型幾何元素集的確定，使得可以將風格樣式這種高層次的語義信息轉換成一些低層次的客觀具體描述，以便于應用，例如，需要確定某個三維模型的風格時，將待確定風格的三維模型與某種風格的典型幾何元素集中的幾何元素進行比對，即可確定該待確定風格的三維模型是否屬于該風格；例如，在需要進行某一風格的三維模型建模時，則可以直接使用該風格的典型幾何元素集中的幾何元素進行搭建，使得有利于三維模型的建模便捷。

具體實施時，輸入的三維模型是一組屬于同一個大類的已知不同風格的三維模型集，由模型設計專家根據(jù)風格對三維模型分好組并賦予相應的風格標簽。具體的，輸入的可以是各種類別物體的三維模型，例如，可以是不同風格的家具類模型、酒具類模型、汽車類模型或不同風格的建筑類模型等，例如，以家具為例，如圖2所示，其中，家具的大類別可以包含像桌子、椅子、床等更多具體小類的物體類別，將三維模型按照風格分組，并在集合上方都標有風格標簽。使用這樣的輸入能很好地支持特征選擇，而且，與風格類比中由眾包產(chǎn)生的數(shù)據(jù)相比較，由專家標注三維模型風格的輸入方式更可靠，可以減少帶入的數(shù)據(jù)噪聲。

具體實施時，在本實施例中，通過以下方式在每個三維模型上獲取幾何元素，以獲取上述初始幾何元素集。從每個三維模型上獲取第一預設數(shù)量的幾何元素，包括：將每個三維模型用點來表示，采用泊松圓盤采樣法在每個三維模型上采集第二預設數(shù)量的點，并將所述第二預設數(shù)量的點中鄰近的點用邊連接在一起構成一個鄰近網(wǎng)，其中，每一個點的測地鄰近點由6個點組成；在所述第二預設數(shù)量的點中均勻采樣所述第一預設數(shù)量的點，在所述鄰近網(wǎng)上，分別將所述第一預設數(shù)量的點作為曲面塊的中心，向外擴散生成所述第一預設數(shù)量的曲面片，得到所述第一預設數(shù)量的幾何元素。

具體的，為了處理非流形的三維模型，我們先將每一個三維模型用一系列點來表示，再用這些點來構建和近似曲面片，獲取的曲面片即為幾何元素。例如，對于每一個三維模型，我們首先在其表面進行泊松圓盤采樣，采樣的點的個數(shù)(即上述第二預設數(shù)量)可以為ns＝20000，并將采樣點中鄰近的采樣點用邊連接在一起構成一個鄰近網(wǎng)。這里點和點之間的距離我們采用的是測地距離，而每一個點的測地鄰近點由k＝6個點組成。隨后，我們再在這些點中均勻采樣np＝200個點(即上述第一預設數(shù)量的點)，分別用它們作為曲面塊的中心，在上面構造的鄰近網(wǎng)上逐漸往外擴散生成曲面片，該曲面片即為獲取的幾何元素。其中，經(jīng)實驗測試，我們將曲面片的生長半徑τ設定為三維模型包圍盒對角線長度的9％。

具體實施時，獲取的每一個幾何元素隨后可以用一系列的幾何特征來表示。在計算特征時，我們假設所有輸入的三維模型的朝向都默認為直立的。我們首先對曲面片計算了一系列點層面的特征，例如，可以包括點的曲率、顯著性、環(huán)境光遮蔽、平均測地距離、相對高度、法向與朝上方向的夾角、形狀直徑和基于主成分分析線性、平面性和球面性等特征。然后，對每一個點層面的特征，以曲面片為單位收集它們的值并創(chuàng)建直方圖。我們的直方圖根據(jù)各幾何特征的需求，維數(shù)在16到64之間。我們還用了曲面片層面的特征作為補充，包括曲面片的點特征直方圖和歐式形狀分布。

具體實施時，在獲取上述初始幾何元素集后，由于初始幾何元素集的一個問題是存在著大量相似的元素，且不是所有的元素都能表現(xiàn)風格特征，為了避免處理大量相似或者無關的元素，進一步獲取在一個風格三維模型上頻繁出現(xiàn)的幾何元素，在本實施例中，通過以下方式獲取各風格的候選幾何元素集，候選幾何元素集中的幾何元素作為典型風格幾何元素集的組成基元。針對每個風格，在所述初始幾何元素集內具有該風格的風格標簽的幾何元素中，選擇出密度大于預設閾值的幾何元素組成該風格的候選幾何元素集，包括：針對每個風格，在所述初始幾何元素集內，對具有該風格的風格標簽的幾何元素在元素相似性空間采用密度分析方法，計算每個幾何元素的密度，將密度處于峰值且密度大于預設閾值的幾何元素選擇出來組成該風格的候選幾何元素集。該密度峰值與同一個風格的初始幾何元素集的聚類中心相關聯(lián)，所以，通過僅挑選密度處于峰值的元素，我們能避免選擇到多余的相似元素；同時，因為這些元素是密度峰值，它們會頻繁出現(xiàn)在某一風格之中，更有可能成為典型風格元素。如圖3所示，為在三維模型上提取的幾何元素用一些平面二維的點表示，點的不同形狀代表不同的風格樣式，距離代表了不同幾何元素之間的相似性，可以看到，初始幾何元素集中的幾何元素并沒有明顯的聚類，通過本實施例選出的候選幾何元素集如圖4所示，基于密度分析，我們采樣了一些候選幾何元素(由圖4中圓圈中心點表示)，側面的插圖顯示了圓圈中心點對應的模型上的幾何元素(如圖4中右側面的插圖中圓圈標示的部分)。

具體的，為了以較為魯棒的方式計算密度，我們在這里用到了rodriguez和laio在2014年的研究中的聚類方法。這個方法的設定是聚類中心會被附近更低密度值的元素所包圍，并與其他更高密度值的元素保持相對遠的距離。具體地，對具有同一風格的風格標簽的幾何元素，我們首先根據(jù)幾何元素的特征計算任意兩個幾何元素ei和ej的距離，并記為dij，然后某個幾何元素ei的局部密度ρi將被定義為：

ρi＝∑jχ(dij-dc)(1)

其中，當x<1時，指示函數(shù)χ(x)＝1，否則，指示函數(shù)χ(x)為0；dc為截斷距離，在這里設置dc為所有元素間距離值從小到大排序之后的第2％個值。隨后一個元素到其他高密度元素的距離被定義為δi：

而密度最高的元素被作為特例，其到其他高密度元素的距離被定義為δi＝maxjdij。

最后，我們將所有的幾何元素按照δi從大到小排序，并取其中前k個元素作為我們的候選幾何元素集。其中，k如原文中介紹由密度方差γi＝ρiδi決定。在圖5中，展示了通過該方法得到的幾個密度峰值的幾何元素(如圖5中的灰度陰影所示)的例子，這些幾何元素能代表不同風格特征的區(qū)域塊，例如一些彎曲的末端和拐角。

具體實施時，先前我們所用的兩個曲面片的距離計算方法同時考慮了它們所有的特征并一致對待，并沒有對真正與給定風格相關的特征賦予更高的權重。為了讓幾何元素間的比較對風格區(qū)分更為敏感，在本實施例中，我們利用每個模型給定的風格標簽，對每一個候選幾何元素學習一個專門的距離度量函數(shù)，該距離度量用來度量在考慮了這個候選幾何元素的風格標簽的前提下其他幾何元素與其的相似程度，該距離度量使得與候選幾何元素相似的幾何元素和該候選幾何元素的距離更近，使得與候選幾何元素不相似的幾何元素和該候選幾何元素的距離更遠，即優(yōu)化其他幾何元素到候選幾何元素之間的距離，例如，基于圖4中的幾何元素，對每一個候選幾何元素，基于它的鄰近點(即圓圈中除了中心點之外的其他點)，學習出一個定義了其他幾何元素和它之間的相似性的距離度量。這些專門的距離度量隨后會被用于最終的典型風格元素選取。

例如，通過以下方式確定幾何元素的距離度量。在所有風格的候選幾何元素集中，針對每個風格，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集之前，上述方法還包括：針對所有風格的候選幾何元素集中的每個幾何元素，通過以下步驟得到該幾何元素的距離度量，該距離度量用于表示該幾何元素與其他幾何元素之間的相似性：統(tǒng)計該幾何元素鄰近的幾何元素的風格標簽，將統(tǒng)計數(shù)量最大的風格標簽作為主導風格標簽，將統(tǒng)計數(shù)量達到最大統(tǒng)計數(shù)量的二分之一的風格標簽也作為主導風格標簽，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽相同且與該幾何元素的側地距離小于預設值的幾何元素作為該幾何元素的正例，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽不相同的幾何元素作為該幾何元素的反例，利用正例和反例訓練線性svm(supportvectormachine，支持向量機)檢測器，得到一個該幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的權重向量，該權重向量用于度量該幾何元素與其他幾何元素之間距離；根據(jù)得到的所述權重向量將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽相同且與該幾何元素的距離小于預設值的幾何元素作為該幾何元素的正例，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽不相同的幾何元素作為該幾何元素的反例，利用正例和反例訓練線性svm檢測器，再次得到一個該幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的新的權重向量，循環(huán)上述步驟，直至得到的最終權重向量不再變化，則將最終權重向量作為該幾何元素的距離度量。需要提到的是，一旦主導風格標簽確定下來后，會在后續(xù)循環(huán)迭代過程中保持固定不變。

具體實施時，上述線性svm檢測器的訓練結果是對所有風格的候選幾何元素集中的每個候選幾何元素都得到一個距離度量，該距離度量即是一個該候選幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的權重向量wi，得到權重向量wi后，對于任何一個幾何元素ej，其和候選幾何元素ci之間的相似性將被定義為：

其中，xj為幾何元素ej的特征向量。通過求解凸優(yōu)化的權重學習可以參考現(xiàn)有技術中shrivastava在2011年的研究工作，在處理過程中顯示出了該檢測子具有很好的魯棒性。

具體實施時，在本實施例中，通過以下步驟組合所有風格的候選幾何元素集中的幾何元素來確定各風格的典型幾何元素集，例如，基于圖4所示的候選幾何元素，如圖6所示，通過組合這些候選幾何元素來獲取用于定義各種風格的典型幾何元素集，如紅色所代表的風格樣式可用幾何元素e1+e2+e3組合起來定義。具體的，在本實施例中，在所有風格的候選幾何元素集中，針對每個風格，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集，包括：

(1)生成每個三維模型的詞向量，該詞向量是一個多維向量，詞向量的維數(shù)由所有風格的候選幾何元素集中的幾何元素構成，每一維統(tǒng)計了該維對應的幾何元素在該三維模型上出現(xiàn)的次數(shù)，該次數(shù)的大小表示該維對應的幾何元素是否屬于該三維模型的風格標簽；

(2)針對每個風格，根據(jù)每個三維模型的詞向量中各維對應的次數(shù)和最小冗余最大相關標準，在所有風格的候選幾何元素集中選擇出第三預設數(shù)量的幾何元素組成中間幾何元素集；

(3)針對每個風格，循環(huán)以下步驟得到該風格的第一區(qū)分幾何元素集，該第一區(qū)分幾何元素集中的幾何元素用于區(qū)分該風格與其他風格：

采用分類器【該分類器可以是現(xiàn)有技術的中任意分類器，算法不需要做任何改變，例如，為了簡單方便，我們可以采用knn(k-nearestneighbor，k最近鄰)分類器】分別計算所述中間幾何元素集中的每個幾何元素作為訓練集的準確率，將準確率最大的幾何元素從中間幾何元素集移入第一區(qū)分幾何元素集，繼續(xù)采用分類器計算第一區(qū)分幾何元素集中的幾何元素分別與當前中間幾何元素集中每個幾何元素的并集作為訓練集的準確率，將當前中間幾何元素集中準確率最大的幾何元素移入所述第一區(qū)分幾何元素集，循環(huán)上述步驟，直至第一區(qū)分幾何元素集對應的準確率不變，停止迭代，得到該風格的第一區(qū)分幾何元素集；

(4)針對每個風格，循環(huán)以下步驟得到該風格的典型幾何元素集：

采用分類器對中間幾何元素集中除去第一區(qū)分幾何元素集后剩下的每個幾何元素作為訓練集分別計算準確率，將準確率最大的幾何元素從中間幾何元素集移入第二區(qū)分幾何元素集，繼續(xù)采用分類器計算第二區(qū)分幾何元素集中的幾何元素分別與當前中間幾何元素集中每個幾何元素的并集作為訓練集的準確率，將當前中間幾何元素集中準確率最大的幾何元素移入所述第二區(qū)分幾何元素集，循環(huán)上述步驟，直至第二區(qū)分幾何元素集對應的準確率不變，停止迭代，得到該風格的第二區(qū)分幾何元素集；循環(huán)上述得到第二區(qū)分幾何元素集的步驟，直至準確率小于0.9，停止迭代，得到該風格的多個區(qū)分幾何元素集，將多個區(qū)分幾何元素集合并，得到該風格的典型幾何元素集。

具體的，在上述步驟(1)生成每個三維模型的詞向量的過程中，在本實施例中，生成每個三維模型的詞向量，包括：在該三維模型上取第四預設數(shù)量的曲面片，并將該三維模型的詞向量初始化為零向量；針對每個候選幾何元素，根據(jù)該幾何元素的距離度量分別計算該幾何元素與每個曲面片的相似性，在相似性小于負1時，該幾何元素與曲面片不相似，詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)保持不變，在相似性大于負1時，該幾何元素與曲面片相似，將詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)加1；然后，將詞向量的每一維除以第四預設數(shù)量對該詞向量進行歸一化，詞向量經(jīng)過歸一化之后，每一維的數(shù)值都是0-1之間的數(shù)。

具體的，可以根據(jù)詞袋模型的概念，我們用向量t來代表每個候選幾何元素在每一個三維模型上出現(xiàn)的頻率，t稱之為這個三維模型的詞向量(termvector)，t是一個m維向量，其中，m是所有風格的候選幾何元素集中的幾何元素的個數(shù)。t中的每一維是統(tǒng)計了某候選幾何元素出現(xiàn)在該三維模型上的次數(shù)，并隨后用模型上的所有元素的數(shù)量進行歸一化。如果某一相關幾何元素沒有出現(xiàn)在三維模型上，則對應的維度值就為零。

例如，為了對給定的三維模型s計算詞向量，我們采用與獲取初始幾何元素時相似的流程，從s的表面提取200(即上述第四預設數(shù)量)個曲面片作為幾何元素。然后，我們僅保留與所有風格的候選幾何元素集中的幾何元素組成的數(shù)據(jù)集c中的元素相似的元素，再通過統(tǒng)計剩下來的元素來計算詞向量中相應維度的值，最后將詞向量的每一維除以第四預設數(shù)量對詞向量進行歸一化。為了在s中找到與c中候選幾何元素相似的元素，這里使用了先前基于svm的距離度量來比較兩個曲面片的相似性。與前面為每一個幾何元素在候選采樣過程中計算相似性度量的方法相似，給定一個幾何元素e∈s，對于每個候選幾何元素c∈c，我們利用前面提到的公式(3)計算相似性sc(e)。隨后，我們通過判斷相似性是否大于閾值τp＝-1，來判斷幾何元素e是否是候選幾何元素c相似的元素，例如，在相似性小于負1時，該幾何元素與曲面片不相似，詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)保持不變，在相似性大于負1時，該幾何元素與曲面片相似，將詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)加1。如圖7所示，圖7表示了三個來自于兩個不同風格集的三維模型的詞向量示意圖。在所有向量中，關聯(lián)到詞向量的同一維度意味著關聯(lián)到同一個候選幾何元素。例如，(a)中的模型有兩個區(qū)域關聯(lián)到第二維度中，而(b)中的模型只有一個區(qū)域關聯(lián)到第二維中。(c)中的三維模型風格與(a)和(b)不同，關聯(lián)到了更多不同的維度。

具體實施時，本申請通過一個全新的包含兩層循環(huán)的迭代方法來完成典型幾何元素集的確定，通過內層循環(huán)實現(xiàn)就有區(qū)分度的區(qū)分幾何元素集的選取，外層循環(huán)通過不斷地調用內層循環(huán)從而得到多組高區(qū)分度的區(qū)分幾何元素集，并將多組區(qū)分幾何元素集組合成典型幾何元素集。

具體的，內循環(huán)結合了兩個特征選擇的算法選擇出能區(qū)分風格的區(qū)分幾何元素集：一個過濾方法緊接著是一個包裝方法。傳統(tǒng)的包裝特征選擇方法采樣了很多元素的組合并使用一個分類器來測試他們的區(qū)分能力。這些方法在選擇有區(qū)分度的特征時比較效率，但重復訓練和使用分類器使得這個過程非常費時。因此，我們先采用過濾方法選擇候選元素集中的一個候選集f∈c(c是指所有風格的候選幾何元素集中的幾何元素組成的數(shù)據(jù)集)，再用包裝方法進行精細選擇。值得注意的是，我們對每一個風格進行單獨的特征選擇，此時每個三維模型的詞向量對應的是一個是否屬于某一風格的二元標簽。

具體地，為了篩選掉那些不具有區(qū)分能力的幾何元素，在生成每個三維模型的詞向量后，在上述步驟(2)中根據(jù)每個三維模型的詞向量中各維對應的次數(shù)和最小冗余最大相關標準，在所有風格的候選幾何元素集中選擇出第三預設數(shù)量的幾何元素組成中間幾何元素集。例如，可以首先用peng等人在2005年的工作中提到的最小冗余最大相關(mrmr)標準來進行有效果的過濾，并根據(jù)三維模型詞向量中各維對應的次數(shù)只保留20(即上述第三預設數(shù)量)個幾何元素。這里的核心思想是有區(qū)分度的元素應該與其標簽具有很強的相關性。這樣的性質能被量化為搜索風格標簽與詞向量之間最大相關性。此外，即使不同元素都有著良好的算法表現(xiàn)，也不一定能保證他們的組合能得到好的分類結果。因此，還需要保證尋找的元素之間冗余度最小化。

然后，通過上述步驟(3)從中間幾何元素集中選出各風格的第一區(qū)分幾何元素集，例如，我們用由webb和copsey等人在2011年的工作中提出的一個標準的封包特征選擇算法，即前序特征選擇算法，從中間幾何元素集f中，選擇具有顯著區(qū)分度的幾何元素組合成第一區(qū)分幾何元素集。這個方法通過交叉驗證的分類器來測試幾何元素的區(qū)分能力，并返回一個區(qū)分度高的第一區(qū)分幾何元素集εi。我們用k近鄰方法(knn)作為分類器。此時，這樣對候選元素實施的特征選擇方法會比僅應用mrmr標準更為有效。

更具體地，假設我們有一個已經(jīng)挑選出來的第一區(qū)分幾何元素集ε1，剩余的元素集記為r＝f-ε1。然后對于每個元素rj∈r，我們用knn分類器測試ε1∪{rj}的區(qū)分度表現(xiàn)(即計算準確率)，然后將10層交叉驗證的結果平均。我們將平均表現(xiàn)最好(即準確率最大)的rj添加到ε1中；將rj從r中除去后，繼續(xù)用knn分類器測試ε1與r中每個幾何元素的并集的準確率，將r中準確率最大的幾何元素添加到ε1；這個過程從一個空的ε1開始，連續(xù)循環(huán)上述過程，直到?jīng)]有更多提升分類結果的幾何元素加入為止，停止迭代，得到第一區(qū)分幾何元素集ε1。初始的第一區(qū)分幾何元素集ε1為空集。注意到，在我們問題的設定中，這里每一個幾何元素對應詞向量的一個維度。

具體實施時，在上述特征選擇確定第一區(qū)分幾何元素集ε1過程中，我們有一個有趣的發(fā)現(xiàn)是它能選出具有區(qū)分度的正例和反例。也就是說，我們在給定一個風格情況下去描述一個模型時，有些幾何元素是應該出現(xiàn)在該風格的三維模型上的，即為正例；有些幾何元素是不應該出現(xiàn)在該風格的三維模型上的，即為反例。為了判定這個風格元素是正例還是反例，我們可檢驗該幾何元素區(qū)分出來的所有模型，計算與該幾何元素在這些三維模型中出現(xiàn)的頻率直方圖，然后基于這個直方圖，我們就可判定該幾何元素是否為正例。例如，如果某幾何元素不出現(xiàn)在某風格的所有三維模型中，意味著與0值有關的維的頻率會很高，則該元素就是一個反例，如圖8所示，該幾何元素(如圖8中左側示例中的灰度陰影所示)幾乎沒有出現(xiàn)在該風格的模型中，圖8中右邊直方圖的橫坐標表示針對某一個風格，該幾何元素在這個風格的所有三維模型的詞向量中對應的維度的數(shù)值，豎坐標表示詞向量中該維度為某個數(shù)值的三維模型在所有三維模型中的百分比，可見，反例中頻率為0的維占比最高。圖9示出了正例的示意圖，根據(jù)直方圖(圖9中直方圖的橫縱坐標的含義與圖8中直方圖的橫縱坐標的含義相同)顯示，該幾何元素出現(xiàn)在該風格很多三維模型之中。

具體實施時，在外循環(huán)中，通過上述步驟(4)確定每個風格的典型幾何元素集。例如，我們通過合并那些從內循環(huán)中被選出的具有區(qū)分度的區(qū)分幾何元素集，生成一個更大的典型風格元素集。從空的典型幾何元素集開始，每一次內循環(huán)的迭代，我們都對典型幾何元素集進行擴充，然后將選出來的區(qū)分幾何元素集在備選集中移除，再進入下一次內循環(huán)。我們在分類器的效果(即準確率)低于0.9的時候停止迭代，并最終在這外循環(huán)中得到一個能完整描述一個風格的典型風格元素集。例如，如圖10所示，以兒童風格家具模型為例，每一次迭代(即一次內循環(huán))所選擇出來的具有區(qū)分度的幾何元素，在每次迭代中，得到的區(qū)分幾何元素集包括正例和反例，左邊展示了兩個正例，而右邊展示的是兩個反例。

例如，給定一個分為n個風格的數(shù)據(jù)集，我們得到對應的典型幾何元素集為d＝{d1,d2,d3...dn}，每一個對應于一個風格。對于風格j，我們定義dj為能區(qū)分風格的區(qū)分幾何元素集的并集，如其中，mj為風格j的區(qū)分幾何元素集的數(shù)量。每一個典型幾何元素集dj刻畫了具有風格j的三維模型，包含了應該出現(xiàn)和不該出現(xiàn)在該風格三維模型上的幾何元素。dj這些元素集能被作用在與風格樣式相關的應用場合中，例如，能在與風格有關的建模中發(fā)揮應用價值。

具體實施時，為了進一步提高各風格的典型幾何元素集在應用中的價值，在本實施例中，每個幾何元素具有該幾何元素在自身所在的三維模型上的結構位置信息，即每個幾何元素具有在三維模型上的定位。即典型幾何元素集中的每個幾何元素具有其在自身所在的三維模型上的結構位置信息，例如，在與風格有關的建模應用中，可以直接在相應風格的典型幾何元素集中選擇幾何元素直接進行搭建。

基于同一發(fā)明構思，本發(fā)明實施例中還提供了一種三維模型幾何風格的確定裝置，如下面的實施例所述。由于三維模型幾何風格的確定裝置解決問題的原理與三維模型幾何風格的確定方法相似，因此三維模型幾何風格的確定裝置的實施可以參見三維模型幾何風格的確定方法的實施，重復之處不再贅述。以下所使用的，術語“單元”或者“模塊”可以實現(xiàn)預定功能的軟件和/或硬件的組合。盡管以下實施例所描述的裝置較佳地以軟件來實現(xiàn)，但是硬件，或者軟件和硬件的組合的實現(xiàn)也是可能并被構想的。

圖11是本發(fā)明實施例的三維模型幾何風格的確定裝置的一種結構框圖，如圖11所示，該三維模型幾何風格的確定裝置包括：

初始幾何元素獲取模塊1101，用于獲取一組包括已知的不同風格的同類物體的三維模型，從每個三維模型上獲取第一預設數(shù)量的幾何元素，獲取的所有幾何元素組成初始幾何元素集，其中，所述幾何元素是三維模型上的幾何區(qū)域塊，每個幾何元素具有與自身所在的三維模型相同的風格標簽；

候選幾何元素獲取模塊1102，用于針對每個風格，在所述初始幾何元素集內具有該風格的風格標簽的幾何元素中，選擇出密度大于預設閾值的幾何元素組成該風格的候選幾何元素集；

風格確定模塊1103，用于在所有風格的候選幾何元素集中，針對每個風格，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集，其中，該典型幾何元素集中包括該風格的三維模型必須具備的幾何元素和該風格的三維模型不允許具備的幾何元素。

在一個實施例中，所述初始幾何元素獲取模塊，包括：采集單元，用于將每個三維模型用點來表示，采用泊松圓盤采樣法在每個三維模型上采集第二預設數(shù)量的點，并將所述第二預設數(shù)量的點中鄰近的點用邊連接在一起構成一個鄰近網(wǎng)，其中，每一個點的測地鄰近點由6個點組成；初始幾何元素獲取單元，用于在所述第二預設數(shù)量的點中均勻采樣所述第一預設數(shù)量的點，在所述鄰近網(wǎng)上，分別將所述第一預設數(shù)量的點作為曲面塊的中心，向外擴散生成所述第一預設數(shù)量的曲面片，得到所述第一預設數(shù)量的幾何元素。

在一個實施例中，所述候選幾何元素獲取模塊，具體用于針對每個風格，在所述初始幾何元素集內，對具有該風格的風格標簽的幾何元素在元素相似性空間采用密度分析方法，計算每個幾何元素的密度，將密度處于峰值且密度大于預設閾值的幾何元素選擇出來組成該風格的候選幾何元素集。

在一個實施例中，還包括：距離優(yōu)化模塊，用于在針對每個風格，選擇出用于區(qū)分該風格與其他風格的且用于完整描述該風格的三維模型的幾何元素，組成該風格的典型幾何元素集之前，針對所有風格的候選幾何元素集中的每個幾何元素，通過以下步驟得到該幾何元素的距離度量，該距離度量用于表示該幾何元素與其他幾何元素之間的相似性：統(tǒng)計該幾何元素鄰近的幾何元素的風格標簽，將統(tǒng)計數(shù)量最大的風格標簽作為主導風格標簽，將統(tǒng)計數(shù)量達到最大統(tǒng)計數(shù)量的二分之一的風格標簽也作為主導風格標簽，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽相同且與該幾何元素的側地距離小于預設值的幾何元素作為該幾何元素的正例，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽不相同的幾何元素作為該幾何元素的反例，利用正例和反例訓練線性svm檢測器，得到一個該幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的權重向量，該權重向量用于度量該幾何元素與其他幾何元素之間距離；根據(jù)得到的所述權重向量將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽相同且與該幾何元素的距離小于預設值的幾何元素作為該幾何元素的正例，將初始幾何元素集中風格標簽與所述主導風格標簽不相同的幾何元素作為該幾何元素的反例，利用正例和反例訓練線性svm檢測器，再次得到一個該幾何元素與其他幾何元素之間各特征向量對應的新的權重向量，循環(huán)上述步驟，直至得到的最終權重向量不再變化，則將最終權重向量作為該幾何元素的距離度量。

在一個實施例中，所述風格確定模塊，包括：詞向量生成單元，用于生成每個三維模型的詞向量，該詞向量是一個多維向量，詞向量的維數(shù)由所有風格的候選幾何元素集中的幾何元素構成，每一維統(tǒng)計了該維對應的幾何元素在該三維模型上出現(xiàn)的次數(shù)；幾何元素選擇單元，用于針對每個風格，根據(jù)每個三維模型的詞向量中各維對應的次數(shù)和最小冗余最大相關標準，在所有風格的候選幾何元素集中選擇出第三預設數(shù)量的幾何元素組成中間幾何元素集；區(qū)分幾何元素集獲取單元，用于針對每個風格，循環(huán)以下步驟得到該風格的第一區(qū)分幾何元素集，該第一區(qū)分幾何元素集中的幾何元素用于區(qū)分該風格與其他風格：采用分類器分別計算所述中間幾何元素集中的每個幾何元素作為訓練集的準確率，將準確率最大的幾何元素從中間幾何元素集移入第一區(qū)分幾何元素集，繼續(xù)采用分類器計算第一區(qū)分幾何元素集中的幾何元素分別與當前中間幾何元素集中每個幾何元素的并集作為訓練集的準確率，將當前中間幾何元素集中準確率最大的幾何元素移入所述第一區(qū)分幾何元素集，循環(huán)上述步驟，直至第一區(qū)分幾何元素集對應的準確率不變，停止迭代，得到該風格的第一區(qū)分幾何元素集；風格確定單元，用于針對每個風格，循環(huán)以下步驟得到該風格的典型幾何元素集：采用分類器對中間幾何元素集中除去第一區(qū)分幾何元素集后剩下的每個幾何元素作為訓練集分別計算準確率，將準確率最大的幾何元素從中間幾何元素集移入第二區(qū)分幾何元素集，繼續(xù)采用分類器計算第二區(qū)分幾何元素集中的幾何元素分別與當前中間幾何元素集中每個幾何元素的并集作為訓練集的準確率，將當前中間幾何元素集中準確率最大的幾何元素移入所述第二區(qū)分幾何元素集，循環(huán)上述步驟，直至第二區(qū)分幾何元素集對應的準確率不變，停止迭代，得到該風格的第二區(qū)分幾何元素集；循環(huán)上述得到第二區(qū)分幾何元素集的步驟，直至準確率小于0.9，停止迭代，得到該風格的多個區(qū)分幾何元素集，將多個區(qū)分幾何元素集合并，得到該風格的典型幾何元素集。

在一個實施例中，所述詞向量生成單元，包括：曲面片獲取子單元，用于在該三維模型上取第四預設數(shù)量的曲面片，并將該三維模型的詞向量初始化為零向量；詞向量生成子單元，用于針對每個幾何元素，根據(jù)該幾何元素的距離度量分別計算該幾何元素與每個曲面片的相似性，在相似性小于負1時，該幾何元素與曲面片不相似，詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)保持不變，在相似性大于負1時，該幾何元素與曲面片相似，將詞向量中該幾何元素對應的次數(shù)加1；歸一化子單元，用于將詞向量的每一維除以所述第四預設數(shù)量對該詞向量進行歸一化。

在一個實施例中，每個幾何元素具有該幾何元素在自身所在的三維模型上的結構位置信息。

在本發(fā)明實施例中，針對每個風格，確定了該風格的典型幾何元素集，該典型幾何元素集中既包括了該風格的三維模型必須具備的幾何元素又包括了該風格的三維模型不允許具備的幾何元素，實現(xiàn)了通過典型幾何元素集中的幾何元素在可以區(qū)分該風格與其他風格的同時，還可以完整地描述該風格中三維模型的風格樣式。由于幾何元素是三維模型上的幾何區(qū)域塊，各風格的典型幾何元素集的確定，使得可以將風格樣式這種高層次的語義信息轉換成一些低層次的客觀具體描述，以便于應用，例如，需要確定某個三維模型的風格時，將待確定風格的三維模型與某種風格的典型幾何元素集中的幾何元素進行比對，即可確定該待確定風格的三維模型是否屬于該風格；例如，在需要進行某一風格的三維模型建模時，則可以直接使用該風格的典型幾何元素集中的幾何元素進行搭建，使得有利于三維模型的建模便捷。

顯然，本領域的技術人員應該明白，上述的本發(fā)明實施例的各模塊或各步驟可以用通用的計算裝置來實現(xiàn)，它們可以集中在單個的計算裝置上，或者分布在多個計算裝置所組成的網(wǎng)絡上，可選地，它們可以用計算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實現(xiàn)，從而，可以將它們存儲在存儲裝置中由計算裝置來執(zhí)行，并且在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟制作成單個集成電路模塊來實現(xiàn)。這樣，本發(fā)明實施例不限制于任何特定的硬件和軟件結合。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領域的技術人員來說，本發(fā)明實施例可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。