【摘 要】
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随着三维模型的海量出现以及高维索引维数的不断提高，基于内容的三维模型检索面临着越来越大的挑战．本文在传统的层次聚类算法上，对孤立聚类进行特殊处理，并在此基础上提出了与传
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院北京市100875
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随着三维模型的海量出现以及高维索引维数的不断提高，基于内容的三维模型检索面临着越来越大的挑战．本文在传统的层次聚类算法上，对孤立聚类进行特殊处理，并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术．首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库；其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值；之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中，查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序；最后在每个聚类里面进行检索，与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果。在该方法中，将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引。实验结果表明，该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度。
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