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文档简介

三维模型检索系统的开题报告一、毕题的目的和意义随着3D技术的不断发展，三维模型已经被广泛应用到游戏、设计、仿真等领域，大量的三维模型数据存在于互联网上。然而，如何快速、精准地检索到所需的三维模型数据，成为了亟待解决的问题。本系统旨在开发一种基于3D模型的快速检索技术，以用于快速地搜索相关的三维模型数据。该系统可以提高模型设计人员、模型评估人员和模型用户的工作效率，减少从大量的三维数据中检索目标数据的时间和努力。二、实现的方法本系统采用了以下技术：1.三维模型建模技术：使用3D建模软件对三维模型数据进行建模和编辑，生成符合要求的三维模型数据。2.特征提取技术：对三维模型数据进行特征提取，提取出可以描述三维模型的特征向量，用于后续检索。3.相似度计算技术：根据三维模型的特征向量，计算不同模型之间的相似度，用于后续检索。4.搜索引擎技术：采用搜索引擎技术进行数据搜索，基于特征向量相似度计算出与查询模型最相似的模型集合。三、系统设计1.需求分析本系统的用户群体主要包括模型设计人员、模型评估人员和模型用户。他们需要将设计或使用中的三维模型与现有的三维模型数据库进行比较和查询。因此，本系统需要具备以下功能：（1）用户可以通过系统进行三维模型数据的查询和检索；（2）系统可以对三维模型进行特征提取和相似度计算，并计算与查询模型相似的模型集合；（3）系统支持常见的三维模型格式，如3DS、OBJ、STL、PLY等；（4）系统可以提供用户友好的界面，方便用户使用。2.系统框架本系统的框架图如下所示：![系统框架图](system_framework.jpg)3.技术实现（1）数据预处理：将三维模型转换为合适的格式，并进行数据预处理，如去噪、重采样等。（2）特征提取：对处理后的三维模型数据进行特征提取，提取出可以描述模型的特征向量，用于后续相似度计算。（3）相似度计算：根据特征向量计算不同模型之间的相似度，并计算出与查询模型最相似的模型集合。（4）搜索引擎：使用搜索引擎技术进行数据检索，基于相似度计算结果返回查询结果。四、系统实现系统将运用Python语言进行开发，选取的三维模型建模软件为Blender。在特征提取技术方面，选用ShapeDescriptor描述子进行特征提取。在相似度计算方面，选用欧几里得距离作为相似度计算的指标。五、预期成果通过本系统的开发，将能够提高模型设计人员、模型评估人员和模型用户的工作效率，减少

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