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基于CNN的三维模型语义检索系统的设计与实现


类型:案例|20000字, 类别:原创|系数:4.4, 附件:开题报告|文献综述

【摘要】

基于CNN的三维模型语义检索系统的设计与实现

近年来,深度学习风靡全球,使得计算机视觉和自然语言处理技术不断取得突破性的进展,图像识别和文本分类的准确率明显提高。但综合应用计算机视觉、自然语言处理等技术实现的三维场景重建技术在我国的发展还比较缓慢。基于三维模型库可以实现三维场景的重建。而传统的三维模型库只存储了模型的路径信息,用户只能逐个模型查找检索或者手动添加模型标签后再进行检索,这既增加了用户的检索成本也不利于模型库的实时更新,且有时通过人眼观察添加的模型类别标签并不是足够准确,直接影响了对三维模型库的使用效果。
针对上述问题,本文设计和实现的是一个基于深度学习的三维模型语义检索系统,可以方便用户检索三维模型。本系统是以C++及Python语言为开发语言,MySQL为后台数据库。本系统主要包含三维模型检索模块、数据集训练学习模块、三维场景绘制模块以及更新模块,各个模块功能如下:
(1)检索模块:用户输入目标模型的语义信息,系统返回目标模型的路径。
(2)数据集训练学习模块:本系统训练了图像识别数据集和文本分类数据集,从而实现依据语义对三维模型进行检索。本系统在数据集优化调参过程中使用了数据增强,模型改进及变化学习率等方法,并对损失函数进行了规范化处理,这在很大程度上提高了识别的准确率。
(3)三维场景绘制模块:应用OpenGL及OpenCV技术实现三维模型的展示。
(4)更新模块:当三维模型库更新后,可调用接口更新数据集。
本文对模型检索系统的各个模块以及兼容性进行了测试,并对测试结果进行了分析。图像识别与文本分类数据集的成功使用,搭建起了模型语义检索系统,配以计算机图形学相关技术,最终实现了基于CNN的三维模型语义检索目标。

关键词:三维模型检索;深度学习;图像识别;文本分类

 

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