技術(shù)特征：

1.一種基于視圖的特征匹配三維模型檢索方法，其特征在于，所述檢索方法包括以下步驟：

從多視角模型庫(kù)和單視角模型庫(kù)中分別選擇一些物體作為訓(xùn)練集，將多視角高斯核和跨視角高斯核合并為多視角訓(xùn)練特征，將單視角高斯核和跨視角高斯核合并為單視角訓(xùn)練特征，利用多視角訓(xùn)練特征和單視角訓(xùn)練特征構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)并使其最小化得到特征匹配矩陣；

從多視角模型庫(kù)和單視角模型庫(kù)中分別選擇一些物體作為測(cè)試集，將多視角高斯核和跨視角高斯核合并為多視角測(cè)試特征，將單視角高斯核和跨視角高斯核合并為單視角測(cè)試特征；

將多視角測(cè)試特征乘以轉(zhuǎn)換函數(shù)得到映射后的特征，將單視角測(cè)試特征乘以另一轉(zhuǎn)換函數(shù)得到映射后的特征；計(jì)算特征間的cos距離進(jìn)而獲得模型之間的相似度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視圖的特征匹配三維模型檢索方法，其特征在于，所述檢索方法還包括：

將數(shù)據(jù)庫(kù)中所有物體的多視角彩色視圖集定義為多視角模型庫(kù)；

對(duì)每個(gè)物體的多視角彩色視圖集隨機(jī)抽取一張視圖，得到各物體的初始單視角視圖，將所有物體的初始單視角視圖定義為單視角模型庫(kù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于視圖的特征匹配三維模型檢索方法，其特征在于，所述檢索方法還包括：

在多視角模型庫(kù)和單視角模型庫(kù)中，提取各物體的初始視圖集的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征，得到初始特征多視角向量集和類別標(biāo)簽，初始特征單視角向量集和類別標(biāo)簽；

分別提取向量集的高斯核并定義為多視角高斯核、單視角高斯核和跨視角高斯核。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于視圖的特征匹配三維模型檢索方法，其特征在于，所述多視角高斯核具體為：通過(guò)計(jì)算協(xié)方差矩陣的距離范數(shù)d(s_si,s_sj)的高斯核得到多視角高斯核

K′_s(si,sj)＝exp(-d(s_si,s_sj)²/2σ²)

其中，σ是d(s_si,s_sj)的標(biāo)準(zhǔn)差；K′_s(si,sj)為第si個(gè)多視角三維物體與第sj個(gè)多視角三維物體間的高斯核。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于視圖的特征匹配三維模型檢索方法，其特征在于，所述單視角高斯核具體為：

K′_v(vi,vj)＝exp(-||v_vi-v_vj||²/2t²)

其中，vi,vj∈{1,2,...,n}，t為單視角向量集V的標(biāo)準(zhǔn)差；n為單視角三維物體的個(gè)數(shù)；v_vi為第vi個(gè)單視角三維物體的特征；v_vj為第vj個(gè)單視角三維物體的特征；K′_v(vi,vj)為第vi個(gè)單視角三維物體與第vj個(gè)單視角三維物體間的高斯核。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于視圖的特征匹配三維模型檢索方法，其特征在于，所述跨視角高斯核具體為：通過(guò)計(jì)算多視角向量集的協(xié)方差矩陣和單視角向量集V的馬氏距離d(v_vi,C_sj)的高斯核得到跨視角高斯核，

K′_sv(vi,sj)＝exp(-d(v_vi,C_sj)²/2τ²)

其中，τ是馬氏距離d(v_vi,C_sj)的標(biāo)準(zhǔn)方差；K′_sv(vi,sj)為第vi個(gè)單視角三維物體與第sj個(gè)多視角三維物體間的高斯核。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視圖的特征匹配三維模型檢索方法，其特征在于，所述利用多視角訓(xùn)練特征和單視角訓(xùn)練特征構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)的步驟具體為：

將多視角訓(xùn)練特征的轉(zhuǎn)換函數(shù)定義為ψ，單視角訓(xùn)練特征的轉(zhuǎn)換函數(shù)定義為f，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)如下：

$U(f,\mathrm{\ψ})=\underset{f,\mathrm{\ψ}}{min}\{{\mathrm{\λ}}_{1}C(f,\mathrm{\ψ})+{\mathrm{\λ}}_{2}D(f,\mathrm{\ψ})+O(f,\mathrm{\ψ})\}$

其中，λ₁＞0，λ₂＞0為權(quán)重函數(shù)并滿足λ₁+λ₂＝1；C(f,ψ)是多視圖訓(xùn)練特征和單視圖訓(xùn)練特征之間相似度和不相似度的約束項(xiàng)；D(f,ψ)用于保持所有訓(xùn)練特征的幾何特性；O(f,ψ)用于保持?jǐn)?shù)據(jù)的各同向性分布。