1、隨著三維模型技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的三維模型制作軟件和三維模型文件被共享在互聯(lián)網(wǎng)上面，同時三維模型技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣泛，如產(chǎn)品設(shè)計、制造仿真、虛擬現(xiàn)實、3D網(wǎng)絡(luò)游戲等。尤其是最近幾年3D打印機的出現(xiàn)，三維模型的應(yīng)用已經(jīng)開始普及至家庭用戶，使得家庭用戶可以應(yīng)用3D打印機打印自己所需的三維模型。因此，研究和開發(fā)三維模型搜索引擎幫助企業(yè)用戶、家庭用戶快速、準確的檢索到自己所需的三維模型，是最近幾年的研究熱點之一。
　

2、　論文針對三維模型特征描述和檢索這一問題展開研究，主要工作包括以下幾個方面：
　　研究了基于形狀統(tǒng)計方法的特征提取算法，針對傳統(tǒng)的D2形狀描述算法的不足，提出了一種基于面積算子的三維模型檢索算法，該算法首先將對三角網(wǎng)格模型進行模型簡化處理，使得表達三維網(wǎng)格模型的點和面的集合達到最小化，然后對三維網(wǎng)格模型上的頂點進行統(tǒng)計分析，對每個頂點所關(guān)聯(lián)的三角形的面積進行計算，并對點相關(guān)的面積進行歸一化處理，然后對點關(guān)聯(lián)的面積序列進行通傅里葉變

3、換，得到特征向量，做出面積分布圖，通過計算模型間特征向量的差異，得到模型間的差異，進而檢索出相似的三維模型。實驗表明，和類似的基于形狀統(tǒng)計的模型檢索算法相比較，該方法可以獲得更好的檢索結(jié)果。
　　針對三維模型檢索中的局部特征描述和匹配問題，提出了一種基于頂點鄰域?qū)傩缘娜S模型檢索算法，該算法首先統(tǒng)計三維網(wǎng)格模型的相關(guān)屬性和頂點的鄰域頂點相關(guān)屬性，包括鄰域的質(zhì)心、頂點到鄰域質(zhì)心的矢量、頂點到鄰域質(zhì)心的距離、頂點的法向矢量、頂點的曲率

4、以及頂點的法向矢量和頂點鄰域質(zhì)心矢量之間的夾角等，接著對鄰域頂點的屬性中的2個角度進行16等分，形成一個16×16規(guī)模的特征矩陣，然后采用一組特定的矩陣相似度計算方法計算特征矩陣間的相似度，最后計算模型整體的相似度，以此來代替二個三維模型的相似度。通過和其他檢索算法的比較實驗表明，該方法對具有較豐富局部特征的模型可以獲得更好的檢索結(jié)果。
　　提出了一種基于法向夾角直方圖的三維模型檢索算法。算法首先對三維模型進行預(yù)處理，接著定義了三

5、維模型上的三角網(wǎng)格各個頂點的法向與三角網(wǎng)格之間的夾角計算方法，然后根據(jù)三角網(wǎng)格三個頂點的法向與三角網(wǎng)格之間的夾角，對三角網(wǎng)格進行分類，根據(jù)夾角是銳角還是鈍角，將三角網(wǎng)格分成四種類型，對每種類型的三角網(wǎng)格集合構(gòu)造形狀分布曲線，通過對模型的四條形狀分布曲線的比較，得出兩個模型的相似度，從而實現(xiàn)模型的相似性檢索。實驗表明，該算法的檢索準確率和檢索效率方面要由于其他類似的直方圖算法。
　　在三維模型的局部匹配和檢索方面，引入了三維分割技術(shù)

6、，首先采用基于Laplace-Beltrami算子特征函數(shù)的模型特征描述方法，采用有限元算子方法離散化和求解Laplace-Beltrami算子特征值問題，將算子特征函數(shù)值作為三維模型的特征描述符；然后采用K均值聚類方法，對特征描述符進行聚類分析，聚類后的結(jié)果將三維模型分割成多個局部區(qū)域；最后采用指派問題中的匈牙利算法計算三維網(wǎng)格模型之間的局部區(qū)域與整體模型之間的匹配度，從而得到模型間的匹配結(jié)果。
　　為了驗證前面提到的算法，設(shè)計