基于顶点相容程度矩阵的异构三维CAD模型检索方法

2019-10-16张卓

周口师范学院学报 2019年5期

张卓

(长春工业大学人文信息学院信息工程系，吉林长春 130122)

利用图像信息处理技术和智能三维建模技术进行异构三维CAD模型设计，以提高三维设计的逼真性[1].在进行CAD模型设计的基础上，研究异构三维CAD模型的优化检索方法，提取异构三维CAD模型的有用特征量.采用空间图像处理和自适应的信息调度技术，实现异构三维CAD模型建模优化设计，提高异构三维CAD模型设计能力.近年来，相关的异构三维CAD模型设计方法研究已受到人们的极大重视[2].

传统方法中，对异构三维CAD模型检索是建立在对异构三维CAD模型检索的基础上，主要有关联规则检索方法、灰色检索方法、子空间检索方法以及多分量的批处理检索方法等研究对大规模多分辨异构三维CAD建模的优化检索方法，结合异构三维CAD模型的特征提取的自适应学习方法进行异构三维CAD模型检索，但上述方法进行异构三维CAD模型检索的计算开销较大，自适应性能不好，受到模糊边界因素的影响导致检索的精度不高[3]

针对上述问题，本文提出基于顶点相容程度矩阵的异构三维CAD模型检索方法.

1 异构三维CAD模型检索的数学模型及特征分析

1.1 异构三维CAD模型检索的数学模型

为了实现异构三维CAD模型检索，结合数学建模方法，进行异构三维CAD模型检索的数学模型设计和特征分析.采用双曲微分方程构建异构三维CAD模型检索的特征方程，结合模糊相关性融合方法进行异构三维CAD特征分析.假设待检索的模糊多分辨异构三维CAD模型为f(x,y)，异构三维CAD模型的背景分量为g(x,y)，异构三维CAD模型中的相似度特征为ai∈GF(q))，i=1,…,m，q为异构三维CAD检索的相容性特征分量，异构三维CAD模型的空间分布属性(a1,…,am)决定的Vandermonde方阵为：

(1)

根据异构三维CAD模型的空间分布属性，得到空间分布特征量的阶数为m，检索模型的m-1列和第m+1行列式形成子方阵表示为：

(2)

结合模糊相关性融合方法进行异构三维CAD特征分析，提取异构三维CAD模型的关联规则特征量，进行异构三维CAD模型检索的数学建模分析和特征提取[4]

1.2 异构三维CAD特征分析

(3)

故而异构三维CAD模型的局部协方差矩阵为：

(4)

(A(α1,…,αm))-1B(β1,…,βm)=

(5)

2 异构三维CAD模型检索方法优化

2.1 异构三维CAD模型的关联规则特征量提取

在上述采用双曲微分方程构建异构三维CAD模型检索的特征方程，并进行数学建模的基础上，进行异构三维CAD模型检索的优化设计.本文提出基于顶点相容程度矩阵的异构三维CAD模型检索方法，采用深度学习算法进行检索器加权设计，构建顶点相容程度矩阵，得到顶点相容程度矩阵的对合矩阵GF(q)满足：

(6)

(7)

从而，得到异构三维CAD模型检索的顶点三维分布满足V(a1,…,am)-1V(b1,…,bm)，协方差矩阵满足：

(V(a1,…,am)(α1,…,αm))-1V(b1,…,bm)(β1,…,βm)

(8)

综上分析，进行异构三维CAD模型的关联规则特征量提取，根据特征提取结果，进行异构三维CAD的检索算法优化设计[6].

2.2 异构三维CAD模型检索输出

在顶点相容程度矩阵中进行异构三维CAD模型检索特征量的聚类分析和自适应调度，异构三维CAD模型检索的有效特征空间GF(2n)上，存在Vandermonde方阵为：

(9)

若有梯度方向直方图(α1,…,αm)∈GF(2n)m，那么bi=ai+Δ且ai,bj为GF(2n)中2m互不相同的元.采用顶点相容程度矩阵进行异构三维CAD模型的特征空间融合处理，在顶点相容程度矩阵中进行异构三维CAD模型检索特征量的聚类处理，得到信息增强输出为：

(10)

采用空间区域的自适应调度方法，实现异构三维CAD模型检索优化，最后得出异构三维CAD模型检索输出为:

(V(a1,…,am)(α1,…,αm))-1V(b1,…,bm)(α1,…,αm)

(11)

综上分析，实现异构三维CAD模型检索优化.

3 仿真实验与结果分析

为了测试本文方法在实现异构三维CAD模型检索中的应用性能，进行仿真实验.结合Matlab进行检索算法的仿真设计，异构三维CAD模型检索的实验数据集为Corel标准数据库，对异构三维CAD模型库中的2 000组异构数据进行三维建模，得到三维CAD数据库模型.CAD检索模型中的训练样本集为120，对异构三维CAD模型检索的输入层节点数为3，输出层的节点数为4，自适应迭代次数为200.根据上述仿真环境和参数设定，进行异构三维CAD模型检索，得到原始的三维CAD模型数据如图1所示.