本文選題：非剛性三維模型檢索 + 內(nèi)二面角分布直方圖��； 參考：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：針對非剛性三維模型檢索中復(fù)雜曲面凹凸性特征和局部幾何變化特征的提取問題,提出一種基于模型內(nèi)二面角分布直方圖的特征描述方法.首先對內(nèi)二面角直方圖統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行了定義并對其性質(zhì)進(jìn)行探討,給出特征提取的具體步驟;然后采用遺傳算法進(jìn)行多特征融合權(quán)重優(yōu)化,提出基于融合特征的非剛性三維模型檢索算法.在SHREC公布的非剛性數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,內(nèi)二面角分布直方圖統(tǒng)計(jì)特征具有更強(qiáng)的區(qū)分能力和良好的算法效率,融合特征進(jìn)一步提高了檢索結(jié)果.
[Abstract]:A feature description method based on dihedral angle distribution histogram is proposed to extract the concave and convexity features and local geometric variation features of complex surfaces in non-rigid 3D model retrieval.Firstly, the statistical features of inner dihedral angle histogram are defined and its properties are discussed, and the specific steps of feature extraction are given. Then, genetic algorithm is used to optimize the weight of multi-feature fusion.A non-rigid 3D model retrieval algorithm based on fusion features is proposed.The experimental results on the non-rigid data set published by SHREC show that the statistical features of the inner dihedral distribution histogram have stronger distinguishing ability and better algorithm efficiency, and the fusion features can further improve the retrieval results.
【作者單位】： 北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61320106006,61532006,61602015) 北京市自然科學(xué)基金(4162019) 北京工商大學(xué)兩科基金培育項(xiàng)目(LKJJ2015-27)
【分類號】：TP18;TP391.41

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本文編號：1771836