【摘 要】
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随着图形学技术发展日臻成熟，海量模型被应用到各个领域，网格模型的需求数量日益增长。为了更加快速便捷的检索出满足实际需求的网格模型，就需要人们对模型进行分类处理。利用图
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随着图形学技术发展日臻成熟，海量模型被应用到各个领域，网格模型的需求数量日益增长。为了更加快速便捷的检索出满足实际需求的网格模型，就需要人们对模型进行分类处理。利用图形的特征度量来进行分类检索，是目前最受欢迎的方法。如何定义图形的特征度量是一个亟待解决的研究课题。 本文先回顾了二维和三维模型的凸度量和直线性(rectilinearity)度量。凸度量是用来判断一个模型是否是凸的。利用凸度量可以把凸模型和非凸模型区分开，还可以根据凸度量结果来判断出模型之间的相似关系。直线性度量除了可以分类模型，还可以用于矫正模型的摆放方向。在与传统的PCA方法得到的结果进行比较后，发现单纯依靠一种方法来矫正模型摆放方向，不能达到预期的效果。于是又介绍了两者的混合方法，大大的提高了正确率。随后提出了一种新的矩形度量，在理论上给出了可行性。 本文最后通过大量的例子验证了矩形度量的正确性，矩形度量有着和凸度量、直线性度量相同的性质。任何一个模型的矩形度量结果都在（0，1]范围内。当模型的矩形度量结果是1时，则可以判断该模型一定是具有矩形特征的模型。存在一类模型，它们的矩形度量结果可以任意接近于0。模型的在相似变换下，例如旋转、平移、伸缩变换，矩形度量能保证的结果一致性。
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