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资源说明：标题中提到的"GIFT"是一个三维形状搜索引擎，它具备实时和可扩展这两个关键特性。"实时"意味着这个搜索引擎可以几乎瞬间完成查询和匹配过程，而"可扩展"则意味着它能够处理大规模的三维形状数据集而不会导致性能显著下降。
描述部分首先指出了三维形状检索中的一个挑战：人类视觉对三维形状的感知依赖于从不同视点获取的二维观察，这导致了对多种具有信息性和区分性的视图的依赖。然而，传统的基于投影的检索系统由于计算成本高昂，难以满足搜索引擎对可扩展性的基本要求。本文提出了一种基于三维形状投影图像的实时搜索引擎，其高效性来源于三个方面：利用GPU加速实现高效的投影和视图特征提取；采用了被称为F-IF的首次倒排文件以加快多视图匹配过程；采用了S-IF这种捕获特征流形中三维形状局部分布的倒排文件，用于高效上下文重排序。由于必要的IO开销，尽管如此，该引擎仍能保证对每个查询在一秒钟内完成检索任务。该搜索引擎被命名为GIFT，它结合了GPU加速和两次倒排文件技术。
标签表明这篇文章是一篇研究论文，这可能意味着它对专业读者来说具有较深的学术研究价值。标签也说明了这项研究的领域是计算机视觉和模式识别，这是一个广泛应用于机器学习、人工智能、图形设计和三维建模等领域的学科。
从提供的部分内容来看，可以提取以下知识点：
1. 三维形状检索：计算机视觉和模式识别领域的基本问题，指通过计算机处理来识别和匹配三维模型的过程。
2. 投影分析：在三维形状检索中，一种重要的解决方案。人类对三维形状的视觉感知依赖于不同视点的多种二维观察，因此投影分析被用于模拟这一过程。
3. 多视图匹配：由于单个视图往往不能提供足够的信息来完全描述一个三维形状，多视图匹配技术被用来从多个视角获取形状的特征，以提高检索的准确性。
4. GPU加速：利用图形处理单元（GPU）的并行计算能力来加速数据处理，尤其是在图形和图像处理领域，GPU加速能显著提高效率。
5. 倒排文件：一种数据结构，用于快速检索文件中包含的单词或其他指定的索引项。在三维形状检索中，倒排文件可以用来加快形状特征的检索过程。
6. 重排序：在初步检索结果出来后，通过一定的算法或规则重新排序，以提高结果的准确性和相关性。
7. IO开销：指计算机系统在读写存储设备（如硬盘、SSD等）时的输入输出成本。在实时检索系统中，减少IO开销是提高响应速度的关键。
8. 可扩展性：一个系统或算法能够应对数据量增大而不会导致性能显著下降的能力。对于三维形状检索引擎来说，可扩展性是极为重要的。
9. 实时系统：在计算机科学中指系统能够对外界输入在规定时间内做出响应。对于搜索引擎而言，实时性意味着用户可以获得即时的搜索结果。
10. 模型库与基准测试：在三维形状检索领域中，模型库如Google 3D Warehouse或TurboSquid存储了大量的三维模型，而基准测试如ModelNet和SHREC则用于评估不同三维形状检索方法的有效性。
这些知识点共同构成了GIFT三维形状搜索引擎的核心技术和理论基础。通过这些技术的应用，GIFT能够高效地处理三维形状数据，并在各种三维形状基准测试中取得领先于其他先进方法的检索精度。
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