Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tương quan cầu của các biểu diễn hình ảnh để truy hồi mô hình 3D
Tóm tắt
Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ về lượng nội dung 3D có sẵn miễn phí, một phần nhờ vào những đột phá trong thiết kế và thu nhận mô hình 3D. Ví dụ, những tiến bộ trong công nghệ cảm biến khoảng cách và phần mềm thiết kế đã giảm đáng kể khối lượng lao động thủ công cần thiết để xây dựng các mô hình 3D. Khi các bộ sưu tập nội dung 3D tiếp tục tăng trưởng nhanh chóng, khả năng thực hiện truy hồi nhanh chóng và chính xác từ cơ sở dữ liệu các mô hình đã trở thành một yêu cầu thiết yếu. Tại cốt lõi của nhiệm vụ truy hồi này là thách thức cơ bản trong việc định nghĩa và đánh giá sự tương đồng giữa các hình dạng 3D. Một số phương pháp hiệu quả đối phó với thách thức này xem xét các thước đo tương đồng dựa trên hình dáng bên ngoài của các mô hình. Mặc dù các bộ sưu tập hình ảnh đã được kết xuất rất phân biệt cho các nhiệm vụ truy hồi, những đại diện như vậy vẫn có một số hạn chế nội tại như hạn chế trong việc lấy mẫu góc nhìn hình ảnh và chi phí tính toán cao. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một thuật toán mới cho sự tương đồng của mô hình giải quyết những vấn đề này. Phương pháp mà chúng tôi đề xuất khai thác các kỹ thuật từ xử lý tín hiệu cầu để đánh giá hiệu quả một thước đo tương đồng hình ảnh giữa các mô hình. Evaluations chi tiết trên nhiều tập dữ liệu được cung cấp.
Từ khóa
#Hình ảnh 3D #truy hồi mô hình #xử lý tín hiệu #tương đồng hình ảnhTài liệu tham khảo
AIM@SHAPE (2006). http://give-lab.cs.uu.nl/shrec/shrec2006/.
Ankerst, M., Kastenmüller, G., Kriegel, H. P., & Seidl, T. (1999). Nearest neighbor classification in 3D protein databases. In Proceedings of the seventh international conference on intelligent systems for molecular biology (pp. 34–43). Menlo Park: AAAI Press.
Arfken, G., & Weber, H. (1966). Mathematical methods for physicists. San Diego: Academic Press.
Belongie, S., Malik, J., & Puzicha, J. (2002). Shape matching and object recognition using shape contexts. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(4), 509–522.
Burel, G., & Henoco, H. (1995). Determination of the orientation of 3D objects using spherical harmonics. Graphical Models and Image Processing, 57(5), 400–408.
Chen, D.-Y., Tian, X.-P., & Ouhyoung, Y. T. S. M. (2003). On visual similarity based 3D model retrieval. In Eurographics.
Driscoll, J., & Healy, D. (1994). Computing Fourier transforms and convolutions on the 2-sphere. Advances in Applied Mathematics, 15, 202–250.
Frome, A., Huber, D., Kolluri, R., Bulow, T., & Malik, J. (2004). Recognizing objects in range data using regional point descriptors. In Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV).
Funkhouser, T., Min, P., Kazhdan, M., Chen, J., Halderman, A., Dobkin, D., & Jacobs, D. (2003). A search engine for 3D models. ACM Transactions on Graphics, 22(1), 83–105.
Horn, B. K. P. (1984). Extended gaussian images. IEEE, 72, 1671–1686.
Johnson, A. (1997). Spin-images: A representation for 3-D surface matching. Ph.D. thesis, Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh.
Johnson, A. E., & Hebert, M. (1999). Using spin images for efficient object recognition in cluttered 3D scenes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 21(5), 433–449.
Kang, S. B., & Ikeuchi, K. (1991). Determining 3-D object pose using the complex extended gaussian image. In Proceedings of the 1991 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition (CVPR ’91).
Kazhdan, M. (2007). An approximate and efficient method for optimal rotation alignment of 3D models. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 29(7), 1221–1229.
Kazhdan, M., Funkhouser, T., & Rusinkiewicz, S. (2003). Rotation invariant spherical harmonic representation of 3D shape descriptors. In Symposium on geometry processing.
Kortgen, M., Park, G. J., Novotni, M., & Klein, R. (2003). 3D shape matching with 3D shape contexts. In The 7th Central European seminar on computer graphics.
Kostelec, P. J., & Rockmore, D. N. (2003). FFTs on the rotation group. In Working paper series, Santa Fe Institute.
Kovacs, J. A., & Wriggers, W. (2002). Fast rotational matching. Biological Crystallography, 58, 1282–1286.
Lowe, D. G. (1999). Object recognition from local scale-invariant features. In ICCV ’99: proceedings of the international conference on computer vision (Vol. 2, p. 1150). Washington: IEEE Computer Society.
Makadia, A., & Daniilidis, K. (2003). Direct 3D-rotation estimation from spherical images via a generalized shift theorem. In IEEE conference on computer vision and pattern recognition. Wisconsin, June 16–22.
Makadia, A., & Daniilidis, K. (2006). Rotation recovery from spherical images without correspondences. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 28(7), 1170–1175.
Makadia, A., Sorgi, L., & Daniilidis, K. (2004). Rotation estimation from spherical images. In ICPR ’04: proceedings of the pattern recognition, 17th international conference on (ICPR’04) (Vol. 3, pp. 590–593). Washington: IEEE Computer Society.
Makadia, A., Visontai, M., & Daniilidis, K. (2007). Harmonic silhouette matching for 3D models. In 3DTV. Kos.
Novotni, M., & Klein, R. (2003). 3D Zernike descriptors for content based shape retrieval. In SM ’03: Proceedings of the eighth ACM symposium on solid modeling and applications (pp. 216–225). New York: ACM.
Ohbuchi, R., Minamitani, T., & Takei, T. (2003). Shape-similarity search of 3D models by using enhanced shape functions. In TPCG ’03: Proceedings of the theory and practice of computer graphics (p. 97). Washington: IEEE Computer Society.
Ohbuchi, R., Osada, K., Furuya, T., & Banno, T. (2008). Salient local visual features for shape-based 3D model retrieval. In IEEE international conference on shape modeling & applications.
Osada, R., Funkhouser, T., Chazelle, B., & Dobkin, D. (2001). Matching 3D models with shape distributions. In SMI ’01: proceedings of the international conference on shape modeling & applications (pp. 154–166). Washington: IEEE Computer Society.
Saupe, D., & Vranic, D. V. (2001). 3D model retrieval with spherical harmonics and moments. In Proceedings of the 23rd DAGM-symposium on pattern recognition (pp. 392–397). London: Springer.
Shilane, P., Min, P., Kazhdan, M., & Funkhouser, T. (2004). The Princeton shape benchmark. In Shape modeling international. Genova, Italy.
Tangelder, J. W., & Veltkamp, R. C. (2008). A survey of content based 3d shape retrieval methods. Multimedia Tools Application, 39(3), 441–471.
Thurston, W. P. (1997). Three-dimensional geometry and topology. Princeton: Princeton University Press.
Typke, R., Veltkamp, R. C., & Wiering, F. (2006). Evaluating retrieval techniques based on partially ordered ground truth lists. In Proceedings international conference on multimedia & expo.
Veltkamp, R. C., Ruijsenaars, R., Spagnuolo, M., van Zwol, R., & ter Haar, F. (2006). Shrec2006 3d shape retrieval contest. Technical report, Utrecht University.
Vranic, D. V. (2003). An improvement of rotation invariant 3D shape descriptor based on functions on concentric spheres. In Proceedings of international conference on image processing (pp. 757–760).
Zhang, D. S., & Lu, G. (2002). An integrated approach to shape based image retrieval. In Proc. of 5th Asian conference on computer vision (ACCV) (pp. 652–657). Melbourne.