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中文摘要：
三维模型检索问题是一个热门研究课题，已经成为多媒体信息检索的重要组成部分。现有研究集中在基于内容的检索方面，主要是提高三维模型形状特征的描述能力。但是，模型的形状特征只体现了模型的物理信息，并不能很好的表达模型的语义信息，这导致基于内容检索的效果不能尽如人意。本课题提出对基于语义的三维模型检索问题开展研究，对其中一些主要问题提出解决方案。在三维模型语义的表达方面，提出注重发现"模型语义间的相关性"，而不特别关注"单个模型的语义"；在发现模型语义的相关性方面，提出采用关联规则分析和聚类技术等机器学习技术来分析用户检索记录；在模型语义的使用方面，提出分离三维模型的底层特征与高层语义；在模型特征融合方面提出自动确定较优权值的方法；在三维模型库的分析和组织方面，提出采用聚类技术建立高效索引结构的方法。上述研究应该能够在提高三维模型检索效果方面发挥作用，对其他领域的语义检索问题也有借鉴意义。
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