本发明涉及一种基于极小极大值博弈理论视图逼近的三维模型检索方法，本发明提出了一种新的卷积网络结构，该网络结构在已有卷积特征提取网络中嵌入一个视图生成器模块，该模块通过带有条件概率的二人极小极大值博弈理论生成视图，解决草图和视图之间的特征差异性问题；然后通过残差网络构造特征提取层，并在采用加权函数提高特征可分性。本发明减少草图和三维模型视图的特征差异性，提高基于草图的检索准确率。

本发明为克服上述的不足之处，目的在于提供一种基于极小极大值博弈理论视图逼近的三维模型检索方法，本发明提出了一种新的卷积网络结构，该网络结构在已有卷积特征提取网络中嵌入一个视图生成器模块，该模块通过带有条件概率的二人极小极大值博弈理论生成视图，解决草图和视图之间的特征差异性问题；然后通过残差网络构造特征提取层，并在采用加权函数提高特征可分性。本发明减少草图和三维模型视图的特征差异性，提高基于草图的检索准确率。

一种基于极小极大值博弈理论视图逼近的三维模型检索方法具有十分广阔的应用前景：

1. 工业设计领域：

在汽车制造中，能够快速检索到相似的三维汽车模型，为新车型的设计提供灵感和参考。

对于电子产品的设计，如手机、电脑等，帮助设计师查找类似的结构和外观设计，提高设计效率。

2. 医疗领域：

辅助医生在大量的三维人体器官模型中检索到与患者相似的病例模型，为诊断和治疗提供更准确的参考。

有助于医疗器械的研发，通过检索相似的器械模型来改进和创新设计。

3. 影视和游戏产业：

快速找到适合的角色或场景的三维模型，节省建模时间和成本。

为特效制作提供支持，高效检索到所需的特效元素模型。

4. 建筑设计行业：

建筑师可以通过该方法检索到相似的建筑结构或装饰元素的三维模型，丰富设计方案。

5. 文物保护和数字化：

对文物进行三维扫描和建模后，能够准确检索到相似的文物模型，为文物的研究和保护提供便利。

6. 教育领域：

为教学提供丰富的三维模型资源，帮助学生更好地理解抽象的概念和物体结构。

7. 虚拟现实和增强现实：

在虚拟和增强现实场景中，迅速检索到合适的三维模型，提升用户体验。

例如，在工业设计中，当设计师需要设计一款新型的椅子时，使用这种检索方法可以快速找到具有相似结构和风格的椅子模型，然后在此基础上进行创新和改进。在医疗领域，医生面对复杂的心脏疾病时，能够检索到相似的心脏三维模型，从而更直观地了解病情并制定治疗方案。

综上所述，这种三维模型检索方法在多个领域都具有重要的应用价值，能够极大地提高工作效率和创新能力。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

作为优选，所述的特征相似性为矩阵网络中草图与三维模型间的欧几里得距离。

本发明的有益效果在于：本发明在已有视图卷积特征提取网络基础上增加了视图生成器模块，减少草图和三维模型视图的特征差异性，并构造加权损失函数提高特征的可分性，最后构造矩阵网络解决基于草图的三维模型检索问题；本发明设计通过有条件概率的二人极小极大值博弈理论提高了草图和视图的相似性，提高了基于草图的三维模型检索精度。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。