三维模型检索是一种计算机图形学和信息检索领域的技术，它涉及从大量三维模型数据中高效地找到符合用户查询需求的模型。随着三维图形数据的日益增多，如何有效地检索三维模型变得越来越重要。传统的基于内容的三维模型检索通常侧重于模型的形状、拓扑或图像特征提取，然而这些方法存在一些固有的问题。例如，形状相似的模型可能拥有截然不同的语义含义，而形状不同的模型可能在语义上是相似的。因此，研究者们开始探索结合语义信息的三维模型检索方法，以期提高检索的准确性和用户的检索体验。
本文介绍了一种创新的三维模型检索方法，该方法将基于语义的检索与基于内容的检索相结合。这种方法的核心思想是使用模型的语义信息来指导其内容检索过程。为了验证这种方法的有效性，作者构造了一个验证性程序系统，并利用美国普林斯顿大学形状研究组提供的三维模型库进行了实验。实验结果表明，结合语义和内容的检索方法在检索质量上有显著提升。
在介绍具体实现策略之前，作者首先分析了当前基于内容的三维模型检索存在的问题，并指出了基于语义的三维模型检索的必要性和挑战。文章提到，现有的基于形状特征、拓扑特征和图像特征的内容特征提取方法存在局限性，尤其是在模型含义理解方面。同时，作者也指出，虽然图像检索和文本检索领域有较为丰富的基于语义的检索研究，但它们的技术不能直接应用于三维模型检索领域。
在提出具体实现策略的过程中，作者设计了以语义检索为指导的内容检索方式。在这一方式中，用户在查询三维模型时，需要提供模型的形状描述和语义描述。系统优先进行基于语义的检索，通过对语义相似度的匹配来精简三维模型库，从而为基于内容的检索提供一个较小的目标集合。基于内容的检索部分则通过提取模型的形状特征来进行精确匹配，进一步缩小检索结果范围。
文章还描述了一个系统实现示意图，通过该图展示了语义检索部分和内容检索部分如何协同工作。用户首先输入三维模型文件和模型语义描述，系统将基于这些输入进行语义检索，筛选出与用户语义描述高度相似的模型。这些筛选后的模型随后被用作内容检索的输入，内容检索部分负责进一步按照形状特征匹配，最终返回用户最可能感兴趣的模型。
作者详细介绍了实现语义检索和内容检索的技术细节。语义检索部分采用基于语义树的检索方法，通过构建一棵语义树来组织和匹配语义信息。内容检索部分则采用了形状特征融合的方法，通过提取和融合模型的形状特征来进行匹配。
为了验证提出的检索方法的有效性，作者还进行了相关实验。实验结果表明，结合了语义和内容的检索方法在检索准确性、效率和用户满意度方面均优于单独使用任一种方法。通过实验验证，作者证明了将语义检索作为指导内容检索的策略在三维模型检索中是可行且有效的。
总结而言，本文提出的基于语义和基于内容相结合的三维模型检索方法，既克服了传统基于内容检索方法无法充分理解模型语义的局限性，又避免了单独基于语义检索方法可能带来的效率问题。这项工作为三维模型检索领域提供了一种新的思路，并为后续的研究者提供了有价值的参考和启发。
