Recuperación de contenido 3D

Un sistema de recuperación de contenido 3D es un sistema informático para explorar, buscar y recuperar contenido digital tridimensional (por ejemplo, diseño asistido por ordenador , modelos de biología molecular y escenas 3D de patrimonio cultural, etc.) a partir de una gran base de datos de imágenes digitales. La forma más original de realizar la recuperación de contenido 3D utiliza métodos para añadir texto descriptivo a los archivos de contenido 3D, como el nombre del archivo, el texto del enlace y el título de la página web, de modo que se pueda encontrar contenido 3D relacionado mediante la recuperación de texto. Debido a la ineficiencia de anotar manualmente los archivos 3D, los investigadores han explorado formas de automatizar el proceso de anotación y proporcionar un estándar unificado para crear descripciones de texto para el contenido 3D. Además, el aumento del contenido 3D ha exigido e inspirado métodos más avanzados para recuperar información 3D. Por lo tanto, los métodos de coincidencia de formas para la recuperación de contenido 3D se han popularizado. La recuperación por coincidencia de formas se basa en técnicas que comparan y contrastan similitudes entre modelos 3D.

Obtenga una descripción de alto nivel (por ejemplo, un esqueleto) y luego encuentre resultados coincidentes.

Este método describe modelos 3D mediante un esqueleto. El esqueleto codifica la información geométrica y topológica en forma de grafo esquelético y utiliza técnicas de comparación de grafos para emparejar y comparar los esqueletos. ^{[ 1 ]} Sin embargo, este método requiere un modelo de entrada de 2-variedades y es muy sensible al ruido y a los detalles. Muchos de los modelos 3D existentes se crean con fines de visualización, sin cumplir con el estándar de calidad de entrada del método del esqueleto. El método de recuperación 3D mediante esqueleto requiere más tiempo y esfuerzo antes de que pueda utilizarse ampliamente.

Calcular un vector de características basado en estadísticas

A diferencia del modelado de esqueletos, que requiere un estándar de alta calidad para la fuente de entrada, los métodos estadísticos no imponen restricciones a la validez de dicha fuente. Los histogramas de forma , los vectores de características compuestos por propiedades geométricas globales como la circularidad y la excentricidad, y los vectores de características creados mediante la descomposición en frecuencia de funciones esféricas son ejemplos comunes del uso de métodos estadísticos para describir información 3D. ^{[ 2 ]}

Método de proyección 2D

Algunos enfoques utilizan proyecciones 2D de un modelo 3D, basándose en la suposición de que si dos objetos son similares en 3D, entonces deberían tener proyecciones 2D similares en muchas direcciones. Prototypical Views ^{[ 3 ]} y Light field description ^{[ 4 ]} son ​​buenos ejemplos de métodos de proyección 2D.

En la Universidad de Purdue, investigadores liderados por el profesor Karthik Ramani en el Centro de Investigación y Educación para la Información crearon un motor de búsqueda 3D llamado Sistema de Búsqueda de Ingeniería 3D (3DESS). Está diseñado para encontrar piezas de ingeniería generadas por computadora.

El mecanismo de este motor de búsqueda parte de un algoritmo que transforma el dibujo de la consulta en vóxeles , extrae la información de forma más importante de los vóxeles mediante otro algoritmo llamado adelgazamiento y formula un esqueleto de los contornos y la topología del objeto . Posteriormente, 3DESS desarrolla un grafo esquelético para representar el esqueleto, utilizando tres construcciones topológicas comunes: bucles, aristas y nodos. El grafo de construcciones comunes procesado reduce la cantidad de datos necesarios para representar un objeto, y facilita el almacenamiento e indexación de la descripción en una base de datos. ^{[ 5 ]}

Según el profesor principal, 3DESS también puede describir objetos mediante vectores de características, como volumen, superficie, etc. El sistema procesa las consultas comparando sus vectores de características o grafos esqueléticos con los datos almacenados en la base de datos. Cuando el sistema recupera modelos en respuesta a la consulta, los usuarios pueden seleccionar el objeto que más se parezca al que buscan y dejar comentarios.

Desafíos asociados con las consultas de similitud basadas en formas 3D

Con el método de recuperación 3D de modelado de esqueletos, encontrar una manera eficiente de indexar descriptores de formas 3D es un gran desafío, ya que la indexación de formas 3D tiene criterios muy estrictos. Los modelos 3D deben ser rápidos de calcular, concisos de almacenar, fáciles de indexar, invariantes bajo transformaciones de similitud, insensibles al ruido y a pequeñas características adicionales, robustos ante degeneraciones topológicas arbitrarias y capaces de discriminar diferencias de forma en múltiples escalas.

Desafíos de la búsqueda y recuperación 3D con soporte multimodal

Para que la interfaz de búsqueda 3D sea lo suficientemente simple para usuarios novatos que saben poco sobre los requisitos de la fuente de entrada de recuperación 3D, es necesario un sistema de recuperación multimodal , que puede tomar varios tipos de fuentes de entrada y proporcionar resultados de consulta robustos. Hasta ahora, solo se han propuesto algunos enfoques. En Funkhouser et al. (2003), ^{[ 6 ]} el motor de búsqueda 3D propuesto "Princeton" admite bocetos 2D, bocetos 3D, modelos 3D y texto como consultas. En Chen et al. (2003), ^{[ 4 ]} diseñó un sistema de recuperación 3D que toma bocetos 2D y recupera objetos 3D. Recientemente, Ansary et al. (2007) ^{[ 7 ]} propusieron un marco de recuperación 3D que utiliza imágenes fotográficas 2D, bocetos y modelos 3D.

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