%0 Journal Article %A 周文 %A 贾金原 %T 一种SVM学习框架下的Web3D轻量级模型检索算法 %D 2019 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.012 %J 电子学报 %P 92-99 %V 47 %N 1 %X 随着Web3D技术的发展,对于互联网检索三维模型的需求越来越迫切,特别是基于草图的模型检索.本文对基于草图的三维模型检索相关技术进行了研究,提出了三维模型轻量化处理算法、基于支持向量机三维模型最佳视点选择算法.本文首先对模型进行简化处理,投影三维模型为多个视点图像.其次,使用支持向量机在草图数据集上学习规则,并根据规则进行相应的视点图像分类,获得最佳视点图像.再次,对视点图像提取梯度直方图特征并进行K-means聚类和索引,减少特征空间,获得三维模型的特征字典.最后,在开源数据集上进行相关的实验并对结果进行分析,相关结果表明方法具有很强鲁棒性、准确性. %U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.012