立体对象的多视图表示是指通过一组从不同视点得到的图像对立体对象进行描述,该方法有效地解决了现实中立体对象结构复杂、难以建模的问题。本项目拟对多视图立体对象检索展开研究,按照视点密集程度,对密集多视图和稀疏多视图立体对象的检索问题分别进行讨论。其中密集多视图采样的光场技术,是一种快速发展并颇具前景的立体描述和重现技术,基于光场的检索也成为本项目的研究重点。多视图立体对象数据库虽由图像组成,但其规模及结构都远比通常的图像数据库更复杂,因此,本项目着重深入挖掘各个视图之间的相对空间关系,拟在现有的多视图立体采集硬件条件和图像检索研究成果基础上,从密集采样的光场检索入手,合理利用视图的相关性,更准确地度量立体对象语义之间的相似性并设计有效的检索机制,进而将研究成果推广至稀疏多视图的立体对象检索,最终实现不同密度下的多视图立体对象混合检索示范系统,并使系统达到存储空间、检索时间和检索效率的均衡优化。