1.一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，其特征在于，包括三维模型多视图渲染、定义构造视图生成器、构造残差加权扩展模块并提取特征、构造矩阵网络并完成三维模型检索四个阶段，具体如下：(1)三维模型多视图渲染：

(1.1)从网络渠道收集包含类别标签的三维模型，构建三维模型数据集；

(1.2)对三维模型进行多视图渲染，生成渲染多视图集；

(2)定义构造视图生成器：

(2.1)从网络渠道收集包含类别标签的手绘草图，构建手绘草图数据集；

(2.2)采用目标函数G(x,z)和D(x,y)定义构造视图生成器，其中生成器G＝argminGmaxDLcGAN(G,D)生成视图化草图，判别器D用于判定生成视图的质量，进一步优化生成视图与多视图的相似性；

(2.3)将手绘草图输入视图生成器，通过视图生成器的目标函数LcGAN(G,D)＝∑x,y[logD(x,y)]+∑x,z[log(1-D(x,G(x,z))]，将手绘草图视图化；其中映射LcGAN(G,D)为目标函数；

(3)构造残差加权扩展模块并提取特征：

(3.1)搭建残差卷积神经网络；

(3.2)构造加权损失函数；

(3.3)构造残差加权扩展模块，将渲染多视图和视图化草图输入构造残差加权扩展模块，提取渲染多视图和视图化草图的高层语义特征，并将特征归一化到同一个欧几里得空间中，生成特征图；

(4)构造矩阵网络并完成三维模型检索：

(4.1)构造矩阵网络，用于计算草图和三维模型视图之间的卷积特征相似性；

(4.2)由特征相似性由近到远构造检索列表；通过检索列表即可对查询的草图检索到相似的三维模型，从而完成三维模型检索。

2.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述对三维模型数据集作划分，划分为训练集和测试集；同理将手绘草图数据集划分为训练集和测试集。

3.根据权利要求2所述的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，其特征在于：所述步骤(1.2)具体为：基于matlab将训练集和测试集中的所有三维模型渲染成对应的二维渲染多视图集，每一个三维模型和对应渲染生成的二维渲染多视图一一对应，并且类别标签一致；生成得到渲染多视图集。

4.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述步骤(3.2)构造的加权损失函数的目标函数表达式为其中， 为交叉熵损失函数， 为中心损失函数，通过λ调节两种损失函数的相对权重比重，并结合两种损失函数构造加权损失函数。

5.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述构造的矩阵网络目标表达式中草图xi和三维模型Y的距离定义为其中，||xi-yj||2为草图xi与三维模型的一张渲染视图yi的欧几里得距离，ny表示每一个三维模型对应渲染生成的二维多视图数量；计算所有草图与所有三维模型的距离d(X,Y)＝∑id(xi,Y)，以此完成矩阵网络的构造。

6.根据权利要求5所述的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，其特征在于：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。