錢 鈺，蔡鴻明，步豐林

(上海交通大學(xué) 軟件學(xué)院，上海 200240)

基于本體推理的網(wǎng)絡(luò)三維場景自動化構(gòu)建及實(shí)現(xiàn)

錢 鈺，蔡鴻明，步豐林

(上海交通大學(xué) 軟件學(xué)院，上海 200240)

針對傳統(tǒng)C/S模式下的建模工具存在兼容性差、難度高及構(gòu)建慢的問題，提出了基于本體推理的網(wǎng)絡(luò)三維場景自動化構(gòu)建方法，使用語義規(guī)則和本體推理技術(shù)，在服務(wù)端自動處理用戶需求、選取三維模型特征及布局模型空間，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)三維場景的自動構(gòu)建.結(jié)果表明，該方法應(yīng)用于房屋定制系統(tǒng)，大大加快了三維場景的構(gòu)建速度，降低了構(gòu)建難度，對計(jì)算機(jī)硬件要求低，無兼容性問題，并且自動化構(gòu)建的場景很好地滿足了用戶需求.

本體推理；三維場景；自動化；Web3D

隨著計(jì)算機(jī)三維技術(shù)的迅速發(fā)展，許多行業(yè)已將三維技術(shù)融入到產(chǎn)品設(shè)計(jì)與展銷過程中.目前主要借助于3DMax等三維建模軟件，然而，此類軟件的主要使用者為專業(yè)人員，并且使用這些軟件構(gòu)建三維場景是一個從基本的點(diǎn)、線、面開始操作的從無到有的工作，難度大并且費(fèi)時，普通用戶難以使用.因此，如何快速構(gòu)建三維場景模型成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn).目前對三維場景快速構(gòu)建方法主要有3種，即基于工程圖的構(gòu)建、基于多視圖圖像的構(gòu)建和基于高精度設(shè)備的構(gòu)建.

基于工程圖的三維場景構(gòu)建方法主要應(yīng)用于建筑及機(jī)械領(lǐng)域的三維建模，以平面工程圖或草圖為輸入，獲取幾何信息，對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別、轉(zhuǎn)換和匹配，生成相應(yīng)的三維信息，從而構(gòu)建三維模型.文獻(xiàn)[1]提出了基于特征識別的重建算法，考慮了如通孔、盲孔和凹槽等基于面的凹陷特征.文獻(xiàn)[2]根據(jù)建筑物的基本要素特征，分析視角和幾何關(guān)系，由消失點(diǎn)分布確定各基本要素的三維坐標(biāo).文獻(xiàn)[3]提出了一種新的模型框架，從立面圖構(gòu)造三維模型，從立面圖提取生成規(guī)則.

基于多視圖圖像的構(gòu)建則通過攝像機(jī)在不同角度對場景進(jìn)行拍攝，利用拍攝的多視圖圖像來快速構(gòu)建三維場景.文獻(xiàn)[4]融合了2D圖片和3D激光雷達(dá)掃描2種采集模式，對城市風(fēng)貌進(jìn)行了深度分層，利用圖片增強(qiáng)激光雷達(dá)(LiDAR)數(shù)據(jù)信息，兩者互補(bǔ).文獻(xiàn)[5]利用單張圖片對候選三維模型進(jìn)行變形以匹配圖像中的對象，同時保持三維模型的原有結(jié)構(gòu)特征.文獻(xiàn)[6]提出了從多張圖片中獲取復(fù)雜3D形狀的高品質(zhì)固態(tài)模型的方法.在應(yīng)用方面，文獻(xiàn)[7]使用新穎的并行分布匹配和重建算法，從互聯(lián)網(wǎng)共享的大規(guī)模照片集合中重構(gòu)出一座城市.

基于高精度設(shè)備的構(gòu)建則利用如激光掃描儀等深度攝像機(jī)獲取場景的幾何信息，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去除噪聲等處理，然后進(jìn)行三維模型特征匹配.文獻(xiàn)[8]從點(diǎn)云中對三維模型進(jìn)行語義分解和構(gòu)建，對LiDAR輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行自動語義標(biāo)注，匹配模型零部件，生成完整模型.文獻(xiàn)[9]利用Kinect深度攝像頭，使非專業(yè)用戶能夠?qū)€人空間掃描成三維模型.

上述3種三維場景構(gòu)建方法并不適用于普通用戶，基于工程圖的構(gòu)建要求已有二維平面設(shè)計(jì)圖， 基于多視圖圖像的構(gòu)建和基于高精度設(shè)備的構(gòu)建對數(shù)據(jù)采集要求高.此外，三者均存在著算法復(fù)雜度高、計(jì)算量大和重用率低的問題.

因此，本文在用戶需求的導(dǎo)引下進(jìn)行三維模型匹配組裝，從而生成符合用戶需求的三維場景.首先將用戶需求分解成若干結(jié)構(gòu)良好的最小需求項(xiàng)，使用領(lǐng)域本體進(jìn)行形式化表示.然后基于本體推理，自動處理用戶需求匹配、三維模型選取組合及空間布局，實(shí)現(xiàn)面向個性化需求的三維場景快速自動構(gòu)建.該方法有效解決手動構(gòu)建難度高、操作繁瑣的問題.相比于上述3種三維場景構(gòu)建方法，此方法算法復(fù)雜度低，模型重用率高，無需任何輔助設(shè)備，更易于實(shí)施.基于網(wǎng)頁的形式更省去了安裝相關(guān)軟件的繁瑣過程，消除了兼容性問題.

1 研究框架

本文圍繞如圖1所示的基于本體推理的網(wǎng)絡(luò)三維場景自動化構(gòu)建框架進(jìn)行研究，構(gòu)建框架分為交互層、推理層和數(shù)據(jù)層.

圖1 基于本體推理的網(wǎng)絡(luò)三維場景自動化構(gòu)建框架Fig.1 The framework of automatic three-dimensional scene modeling on web based on ontology-reasoning

交互層：基于Web的需求獲取和三維場景設(shè)計(jì)方案展示；

推理層：主要分為需求處理模塊、本體推理模塊和三維場景渲染模塊.需求處理模塊分析需求描述語義并用形式化語言表示，生成需求描述文件提供給本體推理模塊，通過本體推理完成模型對象確定、模型特征選取和模型空間布局，生成場景描述文件，由場景渲染模塊展示至Web端；

數(shù)據(jù)層：由領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c指導(dǎo)完成各本體構(gòu)建和規(guī)則定義，負(fù)責(zé)各數(shù)據(jù)庫的管理與維護(hù).

本文將以室內(nèi)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的三維場景構(gòu)建為例，對該框架的推理層進(jìn)行深入研究，重點(diǎn)包括需求形式化處理和本體推理，最后應(yīng)用于房屋定制系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證.

2 研究方法

2.1 需求形式化處理

用自然語言描述需求，雖然其表達(dá)能力強(qiáng)，但是非形式化語言固有的二義性會導(dǎo)致設(shè)計(jì)人員和客戶對設(shè)計(jì)需求產(chǎn)生理解上的偏差.本文用形式化語言描述需求，一方面可以有效消除二義性和模糊性，另一方面使需求語義能被計(jì)算機(jī)理解，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的自動化設(shè)計(jì).

2.1.1 需求分解

由領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c，通過采集分析室內(nèi)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的需求，整理歸納出室內(nèi)設(shè)計(jì)需求領(lǐng)域的兩大類概念，即感官需求和感性需求.

感官需求，即視覺層需求，可以用確定的數(shù)值或數(shù)值范圍表示的定量需求，如房屋面積.

感性需求，即心理層需求，無法用具體數(shù)值表示的定性需求，主要是風(fēng)格需求，如古典風(fēng)格.

感官需求和感性需求又可以分解為多個子需求，通過搜集需求描述詞匯，并利用WordNet分析建立詞匯等價類，從每個類中選出代表性的詞匯作為該類需求的本體概念詞匯，然后再次使用WordNet確定它們的上位關(guān)系、下位關(guān)系和部分-整體關(guān)系，將它們及其相互關(guān)系應(yīng)用于本體建模.最終建立室內(nèi)設(shè)計(jì)領(lǐng)域需求本體模型，如圖2所示.

圖2 室內(nèi)設(shè)計(jì)領(lǐng)域需求本體模型Fig.2 Ontology model of requirements in interior design area

2.1.2 需求形式化表示

基于需求本體對需求進(jìn)行形式化表示.首先將用戶需求根據(jù)需求本體層次結(jié)構(gòu)分解成原子需求項(xiàng)，每個葉子節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一條原子需求項(xiàng)，并用二元組表示，定義如下.

定義1 需求項(xiàng)：Design_Req#ID = 〈C， V〉.

C代表需求對象的概念名稱，如“房間”.

V代表需求對象的概念實(shí)例，如房間的實(shí)例“廚房”.

對應(yīng)每條需求項(xiàng)，用邏輯描述(description logic，DL)語言進(jìn)行形式化表示，如表1所示為部分需求形式化表示.

表1 需求形式化表示(部分)Table 1 Requirements formalization

2.2 本體推理

本體推理將設(shè)計(jì)需求轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可操作的對象及對象屬性，將需求具象化、數(shù)據(jù)化.主要推理解答3個問題：(1)場景中需要哪些三維模型？(2)三維模型的各特征值為多少？(3)各三維模型在場景中的空間位置是什么？本體推理過程如圖3所示.

圖3 本體推理過程Fig.3 Ontology reasoning process

輸入：需求形式化列表，SWRL規(guī)則庫，模型庫，知識庫，三維場景本體，三維模型本體.

輸出：模型列表、模型特征列表和模型空間位置列表.模型列表中為場景中包含的三維模型類型，如Bed.模型特征列表中是對模型列表模型的具體屬性特征的賦值，如Bed.mattress.width=1.5 m.模型空間位置列表中是各個模型在場景中的空間坐標(biāo)值如Bed.position=Vector(5, 15, 0).

以本體推理輸出的3個數(shù)據(jù)表為輸入，基于場景本體，生成計(jì)算機(jī)易于解析的場景描述文件.系統(tǒng)根據(jù)此場景描述文件將三維場景渲染至web端.

規(guī)則庫是本體推理的依據(jù)，本文采用SWRL規(guī)則描述語言[10]定義推理規(guī)則.一個SWRL的規(guī)則由Condition和Result組成，Condition推出Result，表示為Condition→Result.Condition可以由一個或多個原子公式組成，Result由單個原子公式組成，表示為：C1∧C2∧…∧Cn→R.其中Ci和R都是原子公式，當(dāng)C1，C2, …，Cn都為真時，R為真.舉例說明：如果y是x的母親，z是y的妹妹，那么z是x的阿姨，用SWRL規(guī)則表示為：hasMother(?x, ?y)∧hasSister(?y, ?z)→hasAunt(?x, ?z).

2.2.1 三維場景本體

為了結(jié)構(gòu)化描述三維場景，便于本體推理，由領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c指導(dǎo)構(gòu)建室內(nèi)設(shè)計(jì)三維場景本體.“本體”概念起源于人工智能領(lǐng)域，后逐漸被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域.文獻(xiàn)[11]將本體定義為“概念模型的顯式表示”.本文對三維場景領(lǐng)域本體采用以下定義的三元組表示.

定義2 領(lǐng)域本體：DO(Dom_ConTypeS, Dom_TypeRelS, Dom_TypeHibS)

Dom_ConTypeS表示領(lǐng)域本體中所有概念的集合.

Dom_TypeRelS表示領(lǐng)域本體概念之間的關(guān)系集合.

Dom_TypeHibS表示領(lǐng)域本體概念的抽象層次結(jié)構(gòu).

采用父類-子類的繼承關(guān)系，分別在設(shè)計(jì)實(shí)體和設(shè)計(jì)特征層對室內(nèi)設(shè)計(jì)各概念進(jìn)行分類.該本體的Dom_TypeHibS概念類層次結(jié)構(gòu)如圖4所示.本體屬性(Property)包含對象屬性(Object Property)和數(shù)據(jù)類型屬性(Datatype Property).對象屬性描述兩個不同類的實(shí)例之間的關(guān)系，數(shù)據(jù)類型屬性描述類與其實(shí)例之間的關(guān)系.室內(nèi)設(shè)計(jì)場景的領(lǐng)域本體的屬性結(jié)構(gòu)如圖5所示，圖中連線上的hasXXX表示實(shí)例間的對象屬性，而帶*號的設(shè)計(jì)特征的物理量是該設(shè)計(jì)特征的數(shù)據(jù)類型屬性.

圖4 室內(nèi)三維場景本體類層次結(jié)構(gòu)Fig.4 Interior 3D scene ontology hierarchy

圖5 室內(nèi)三維場景本體屬性結(jié)構(gòu)

2.2.2 三維模型對象選定

該部分推理主要由需求本體中的房間類型和用途概念為推理源，部分涉及風(fēng)格需求，如Design_Req#3=〈Room, Bedroom〉，Design_Req#4=〈Function，Entertainment〉，Design_Req#4=〈Style, Fashion〉，結(jié)合室內(nèi)設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識，確定場景中涉及的三維模型對象集合.表2為推理規(guī)則.

逐條讀取用戶需求形式化列表，過濾出影響模型對象選定的需求項(xiàng)，依據(jù)SWRL規(guī)則推理，確定場景中包含的所有模型對象，生成模型列表.

表2 模型對象推理規(guī)則(部分)Table 2 Reasoning rules for model object

2.2.3 三維模型特征選取

三維模型的低層視覺特征主要由感性需求決定，而長寬高等領(lǐng)域參數(shù)的數(shù)值還受空間面積等需求的約束限制.特征選取是一個給三維模型各個屬性進(jìn)行賦值的過程，無需進(jìn)行關(guān)系推理，主要基于設(shè)計(jì)領(lǐng)域感性分析數(shù)據(jù).感性分析主要是對產(chǎn)品設(shè)計(jì)元素對人的感性影響的定量分析，通過分析得到產(chǎn)品的不同設(shè)計(jì)元素的不同特征值對某一感性詞的影響權(quán)重，確定產(chǎn)品各個設(shè)計(jì)特征值，使產(chǎn)品能夠滿足用戶的某一特定感性需求.

室內(nèi)設(shè)計(jì)需求中的風(fēng)格需求就是感性需求，為了使三維模型符合風(fēng)格需求，引入現(xiàn)有的特定三維模型對應(yīng)的產(chǎn)品領(lǐng)域的感性分析數(shù)據(jù)，以此為依據(jù)選取三維模型各個特征值.具體過程應(yīng)用感性工程方法論[12]，由于不是本文重點(diǎn)，不在此詳述.

2.2.4 三維模型空間布局

三維模型在場景中的空間關(guān)系用謂詞二元組表示Predicate〈A, B〉，解釋為A Predicate B. A和B均為模型實(shí)例，且A為主動模型，B為被動模型，兩者是作用與被作用的關(guān)系. 三維模型空間關(guān)系如表3所示.

表3 三維模型空間關(guān)系Table 3 Spatial relationship of 3D models

在具體場景中可將模型的空間位置關(guān)系分為兩類.一類是不受具體需求影響的室內(nèi)設(shè)計(jì)元素間的空間位置關(guān)系，即公認(rèn)的位置關(guān)系，稱之為室內(nèi)設(shè)計(jì)空間位置公理.

舉例說明：

空間位置公理：壁畫應(yīng)掛在墻上.

SWRL規(guī)則：hasPicture(?r, ?p)∧hasWall(?r, ?w)→hangOn(?p, ?w)

規(guī)則解釋：如果場景中有壁畫和墻，那么壁畫掛在墻上.

另一類是受具體需求影響的室內(nèi)設(shè)計(jì)元素間的空間位置關(guān)系，主要受風(fēng)格、生活習(xí)慣等影響.

舉例說明：

需求項(xiàng)：Design_Req#4=〈Style, Classical〉

SWRL規(guī)則：hasClassicalStyle(?r, ?s)∧hasTV(?r, ?t)∧hasTVCabinet(?r, ?tc)→on(?t, ?tc)

規(guī)則解釋：如果需要古典風(fēng)格的設(shè)計(jì)，并且有電視機(jī)和電視柜，那么電視機(jī)放在電視柜上面.

依據(jù)三維模型空間布局原則，對照室內(nèi)設(shè)計(jì)空間位置公理和需求項(xiàng)，制定如表4所示推理規(guī)則.

表4 三維模型空間關(guān)系推理規(guī)則(部分)Table 4 Reasoning rules for 3D model spatial relationship

最后根據(jù)室內(nèi)設(shè)計(jì)元素的空間位置關(guān)系，結(jié)合場景空間面積和模型尺寸，運(yùn)用數(shù)學(xué)公式計(jì)算出各三維模型在場景中的具體空間位置，以模型所在空間為坐標(biāo)系，確定模型坐標(biāo)向量，用Vector(x,y,z)表示，如Bed.position = Vector (5, 15, 0). 為了簡化計(jì)算過程，可以將計(jì)算分為以下步驟進(jìn)行:

步驟1 選取尚未確定空間坐標(biāo)的最高頻率被動模型，確定其空間坐標(biāo)；

步驟2 選取當(dāng)前已確定空間坐標(biāo)的最高頻率被動模型，計(jì)算其相應(yīng)的主動模型的空間坐標(biāo)，直到不再有已確定空間坐標(biāo)的模型是被動模型；

步驟3 重復(fù)步驟1和2，直到所有模型都已確定其空間坐標(biāo).

算法1 模型空間坐標(biāo)計(jì)算.

輸入：模型實(shí)例集M= {m1,m2, …,mn}

模型空間關(guān)系集P= {p1,p2, …,pm}

輸出：模型空間坐標(biāo)集V= {v1,v2, …,vn}

偽代碼如下：

FOREACHmiinMDO calculate count ofmias B in P〈A, B〉 calculatevofmwith max count

deletemfromM

FOREACHpiin P DO

IFpi.B ==mTHEN

calculate v ofpi.A

deletepi.A fromM

deletepifromP

pushpi.A into stackM_calculated

POPmfromM_calculated DO step7～step10

REPEAT step11 untilM_calculated ==

IFMTHEN GOTO step1

OUTPUTV

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及驗(yàn)證

3.1 房屋定制系統(tǒng)

基于本文提出的方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了房屋定制系統(tǒng)，這是為房地產(chǎn)商和消費(fèi)者打造的一款基于web的房屋個性化設(shè)計(jì)系統(tǒng).用戶向系統(tǒng)提供設(shè)計(jì)需求，系統(tǒng)自動化構(gòu)建一套可行的設(shè)計(jì)方案給用戶，用戶可在此基礎(chǔ)上調(diào)整或修改.系統(tǒng)分為3部分：web前端交互、服務(wù)端推理和數(shù)據(jù)存儲.

web端交互層：提供用戶交互接口，包括問卷形式的需求輸入和設(shè)計(jì)方案展示，并提供了2D房型設(shè)計(jì)與3D裝飾設(shè)計(jì)模塊供用戶自主設(shè)計(jì)或調(diào)整系統(tǒng)提供的設(shè)計(jì)方案.前端設(shè)計(jì)采用當(dāng)下較為成熟的HTML5和WebGL技術(shù)，在主流瀏覽器中有較好的兼容性，使用戶擁有真實(shí)的房型裝修設(shè)計(jì)體驗(yàn).

服務(wù)端推理層：使用Node.js作為開發(fā)語言，運(yùn)用本文提出的方法，對從交互層獲取的用戶需求進(jìn)行形式化處理，運(yùn)用本體推理規(guī)則選定場景設(shè)計(jì)中的模型對象，選取各模型特征，確定各模型在場景中的空間坐標(biāo)，生成場景描述文件，然后渲染至前臺展示給用戶.

數(shù)據(jù)存儲層：為推理層提供數(shù)據(jù)支撐，依賴開源數(shù)據(jù)庫MySQL.搜集室內(nèi)設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識并整合形成設(shè)計(jì)知識庫，由領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c指導(dǎo)構(gòu)建需求本體、模型本體和場景本體，使用SWRL語言制定推理規(guī)則形成規(guī)則庫.管理與維護(hù)大量室內(nèi)設(shè)計(jì)三維模型以及場景設(shè)計(jì)方案.

案例說明：用戶要求房屋面積介于50～80 m2之間，包含臥室、廚房、客廳等，田園風(fēng)格，獨(dú)居.系統(tǒng)根據(jù)用戶需求在服務(wù)端生成場景設(shè)計(jì)方案描述文件渲染至前臺.圖6為系統(tǒng)提供給用戶的設(shè)計(jì)方案.用戶以第一人稱視角“進(jìn)入”室內(nèi)，如圖7所示，用戶使用右側(cè)工具欄修改設(shè)計(jì)方案.圖8所示為對應(yīng)的房型設(shè)計(jì)，用戶在此查看和修改房型數(shù)據(jù).結(jié)果表明，系統(tǒng)很好地滿足了用戶需求，各房間包含必備家具且空間布局合理，房屋面積滿足用戶設(shè)定值，風(fēng)格需求方面也基本符合用戶期望.

圖6 3D設(shè)計(jì)與展示界面Fig.6 3D design and present interface

圖7 3D場景第一人稱視角Fig.7 First-person perspective of 3D scene

圖8 2D設(shè)計(jì)界面Fig.8 2D design interface

3.2 討論與對比

表5對本系統(tǒng)與國內(nèi)現(xiàn)有的較為成熟的Web3D開發(fā)軟件Web Max和Converse3D進(jìn)行了對比.Web Max和Converse3D是面向?qū)I(yè)設(shè)計(jì)師的網(wǎng)絡(luò)三維場景開發(fā)軟件，結(jié)合3D Max進(jìn)行模型建立和渲染，因此場景精確度高，是一個從無到有的構(gòu)建過程，開發(fā)周期長.本系統(tǒng)在構(gòu)建三維場景時使用系統(tǒng)提供的三維模型，因此模型種類和數(shù)量有限，但由于其面向的對象是普通用戶，模型的擴(kuò)展與維護(hù)由系統(tǒng)開發(fā)者執(zhí)行，充分簡化了前臺用戶場景構(gòu)建的前期準(zhǔn)備工作.此外，本系統(tǒng)支持在需求的引導(dǎo)下自動構(gòu)建滿足用戶需求的三維場景，用戶可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行修改與調(diào)整，大大縮短了開發(fā)周期，快速并實(shí)時向用戶展示設(shè)計(jì)效果，同時基于WebGL和Node.js的實(shí)現(xiàn)使系統(tǒng)具有良好的兼容性，與HTML的緊密集成給用戶提供了良好的交互體驗(yàn).

表5 3種三維場景構(gòu)建系統(tǒng)對比Table 5 Comparison of three kinds of 3D scene modeling system

4 結(jié) 語

隨著虛擬現(xiàn)實(shí)和三維技術(shù)的日趨成熟，以及個性化需求理念的提出，傳統(tǒng)的建模工具已無法滿足快速構(gòu)建三維場景模型的需求，而基于平面圖的快速構(gòu)建方法同樣不適用于普通用戶.針對目前三維場景構(gòu)建難度大、技術(shù)專業(yè)性強(qiáng)、操作復(fù)雜等問題，提出一種基于本體和Web3D的面向用戶需求的三維場景自動化構(gòu)建方法.將用戶需求根據(jù)本體概念細(xì)分為多個原子需求項(xiàng)并用形式化語言表示，使得計(jì)算機(jī)能夠理解.通過規(guī)則定義和本體推理，將需求項(xiàng)映射到具體的三維模型特征及其空間布局，從而快速構(gòu)建三維場景模型，并且符合用戶個性化需求.基于WebGL的Web3D技術(shù)使系統(tǒng)具有跨瀏覽器、跨平臺的兼容性，與HTML的緊密集成給用戶提供了良好的交互體驗(yàn).

[1] CICEK A, GULESIN M. Reconstruction of 3D models from 2D orthographic views using solid extrusion and revolution[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2004, 152(3):291-298.

[2] RU W, MINGQUAN Z. A method of reconstruction building’s 3D model from perspective images[C]//Information and Computing Science Second International Conference on IEEE. 2009:255-258.

[3] HOU F, QI Y, QIN H. Drawing-based procedural modeling of Chinese architectures[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2012, 18(1):30-42.

[4] LI Y, ZHENG Q, SHARF A, et al. 2D-3D fusion for layer decomposition of urban facades[C]// IEEE International Conference on Computer Vision. 2011:882-889.

[5] XU K, ZHENG H, ZHANG H, et al. Photo-inspired model-driven 3D object modeling[J]. ACM Trans on Graphics, 2011, 30(4):76-79.

[6] FURUKAWA Y, PONCE J. Carved visual hulls for image-based modeling[J]. International Journal of Computer Vision, 2009, 81(1):564-577.

[7] AGARWAL S. Building rome in a day[C]// IEEE International Conference on Computer Vision. 2009:72 -79.

[8] LIN H, GAO J, ZHOU Y, et al. Semantic decomposition and reconstruction of residential scenes from LiDAR data[J]. ACM Transactions on Graphics, 2013, 32(4):66.

[9] DU H, HENRY P, REN X, et al. Interactive 3D modeling of indoor environments with a consumer depth camera [M]. USA: ACM, 2011.

[10] NUSEIBEH B, EASTERBROOKS S, RUSSO A. Making inconsistency respectable in software development[J]. Journal of Systems and Software, 2001, 58(2): 171-180.

[11] GRUBER T R. A translation approach to portable ontology specifications[J]. Knowledge Acquisition, 1993, 5(2): 199-220.

[12] SCHUTTE S T W, EKLUND J, AXELSSON J R C, et al. Concepts, methods and tools in Kansei engineering[J]. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 2004, 5(3): 214-231.

Research and Implementation of Automatic Three-Dimensional Scene Modeling on Web Based on Ontology-Reasoning

QIANYu,CAIHong-ming,BUFeng-lin

(School of Software, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China)

To deal with the problems of poor compatibility, high difficulty and slow construction in traditional modeling tool’s C/S mode, an automatic three-dimensional scene modeling approach based on ontology-reasoning on web is proposed, which can handle user’s requirements, choose model features and layout space in scene on server side according to semantic rules and ontology-reasoning. Results show that this approach applied into a housing customization system can accelerate the construction speed and reduce construction difficulty. This system has low requirements for computer hardware. There is no compatibility issues and the automatically modeled scenes satisfy the users’ needs well.

ontology-reasoning; three-dimensional scene; automatic; Web3D

1671-0444(2015)05-0638-08

2015-03-25

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61373030, 71171132)； 上海市自然基金資助項(xiàng)目(13ZR1419800)

錢 鈺(1991—)，女，江蘇無錫人，碩士研究生，研究方向?yàn)樾畔⒖梢暬? E-mail: qy19910215@sjtu.edu.cn 蔡鴻明(聯(lián)系人)，男，副教授，E-mail: hmcai@sjtu.edu.cn

TP 391

A