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三維模型鄰接面復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的譜聚類方法研究

發(fā)布時間:2024-02-29 00:13
  隨著計算機信息化的不斷深入,輔助設(shè)計等行業(yè)飛速發(fā)展。制造企業(yè)積累了大量的三維CAD模型,凝聚了人們的設(shè)計成果和智慧結(jié)晶。三維CAD技術(shù)的逐漸成熟,面臨著大規(guī)模模型庫處理的新挑戰(zhàn),如何充分利用模型數(shù)據(jù)庫,研究三維模型的聚類分析及檢索應(yīng)用成為近年來一個重要的研究課題。與此同時,出現(xiàn)了諸多三維模型的特征描述方式及數(shù)據(jù)存儲格式,可以將模型以鄰接面復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的方式呈現(xiàn)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及在不同領(lǐng)域的應(yīng)用,可以幫助人們尋找期望的信息。在三維模型領(lǐng)域,可以利用聚類方法挖掘三維模型鄰接面復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),從而實現(xiàn)三維模型節(jié)點及面節(jié)點的聚類。因此,本文的主要工作如下:(1)提出基于STEP文件的多維度特征建模方法,從而完成三維模型的特征提取。利用STEP文件分解的元素信息,建立三維模型的鄰接面復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建全局和局部相結(jié)合的特征向量,包括幾何特征向量、拓撲特征向量、保角描述符向量、核心曲面邊界特征向量,將三維模型STEP文件映射到多維度特征向量的數(shù)學(xué)模型中。(2)針對傳統(tǒng)的聚類算法容易陷入局部最優(yōu)等不足,本文將基于圖論的聚類算法——譜聚類算法應(yīng)用到三維模型節(jié)點和面節(jié)點之間的聚類分析。經(jīng)實驗所得,利用譜聚類算法...

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-2形狀函數(shù)[5]

圖1-2形狀函數(shù)[5]

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文3與固定點的距離),D2(模型表面任意點對間的距離分布),利用這種方法來表示模型幾何形狀的概率分布,便于采用度量距離進行三維模型的相似性評估,從而能夠進行聚類分析及目標識別,容易實現(xiàn),效率也比較高。實驗證明,D2函數(shù)對于模型的描述能力最強,因此,D2函數(shù)常....


圖1-3球面調(diào)和變換特征[6]

圖1-3球面調(diào)和變換特征[6]

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文3與固定點的距離),D2(模型表面任意點對間的距離分布),利用這種方法來表示模型幾何形狀的概率分布,便于采用度量距離進行三維模型的相似性評估,從而能夠進行聚類分析及目標識別,容易實現(xiàn),效率也比較高。實驗證明,D2函數(shù)對于模型的描述能力最強,因此,D2函數(shù)常....


圖1-4光場描述符(LFD)[7]

圖1-4光場描述符(LFD)[7]

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文4述符描述2D視圖。兩個描述符之間的距離被定義為1L-距離,包含兩個十二面體上所有的旋轉(zhuǎn)和所有頂點對。通過對每個物體的視圖進行互相關(guān)測量,得到三維模型之間的比較結(jié)果。兩個三維模型之間的距離(DA)被定義為十二面體上所有視圖集之間的最小距離。從目前研究測試表....


圖1-5多分辨率的Reeb圖特征提取[8]

圖1-5多分辨率的Reeb圖特征提取[8]

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文4述符描述2D視圖。兩個描述符之間的距離被定義為1L-距離,包含兩個十二面體上所有的旋轉(zhuǎn)和所有頂點對。通過對每個物體的視圖進行互相關(guān)測量,得到三維模型之間的比較結(jié)果。兩個三維模型之間的距離(DA)被定義為十二面體上所有視圖集之間的最小距離。從目前研究測試表....



本文編號:3914189

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