依据聚类结果建立3D模型库的索引结构

摘要

在3D模型检索领域中,高效的索引结构能提高检索效率。但是,3D模型库较为复杂,缺少有效的先验知识用于建立索引结构。作为一种非监督的技术,聚类分析技术则能在缺少教师信号的情况下揭示模型形状特征间的关系,使相似的特征值聚为一簇。因此,提出了一种依据聚类结果建立的索引结构ClusterTree。在介绍了ClusterTree的构造过程之后,分析了聚类算法结果对ClusterTree的影响,从而筛选出一种合适的聚类结果,为PrincetonShapeBenchmark建立索引结构。实验表明,该索引结构取得了令人满意的结果。