三维模型检索相关性反馈方法和装置

摘要

本发明提供了一种应用于三维模型检索的相关性反馈方法和装置。该方法主要包括：通过多个学器获得用户反馈信息，获得对分类信息的不同预测，每轮过后增大上次被错分的样例权重，提高难学样例的比重，利用助推机制(Boosting)更新各个学器的权重和相关信息，最后通过多个学器的预测结果，确定最终反馈的模型和排序。利用本发明，可以根据用户的反馈信息，更新检索特征向量内部的相关性信息，最终实现了较快地缩小用户语义信息与底层模型特征信息之间差距的目的，进而有助提高三维模型检索装置的检索效果。

主权项

一种三维模型检索的相关性反馈方法，其特征在于，包括：获取用户的反馈信息，根据反馈信息对初始查询结果进行更新和改进；利用RBF SVM作为基学习器，对初始反馈信息进行学习和判断，做出预测；利用推进机制对不同基学习器的预测结果进行比较和分析，在不同分类其中重新分配权重，提高错分样例的权重比例。