本文選題：非剛性三維模型檢索 + 內二面角分布直方圖�。� 參考：《計算機輔助設計與圖形學學報》2017年06期

【摘要】：針對非剛性三維模型檢索中復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二面角分布直方圖的特征描述方法.首先對內二面角直方圖統(tǒng)計特征進行了定義并對其性質進行探討,給出特征提取的具體步驟;然后采用遺傳算法進行多特征融合權重優(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)集上進行實驗的結果表明,內二面角分布直方圖統(tǒng)計特征具有更強的區(qū)分能力和良好的算法效率,融合特征進一步提高了檢索結果.
[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】： 北京工商大學計算機與信息工程學院;食品安全大數(shù)據(jù)技術北京市重點實驗室;北京郵電大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(61320106006,61532006,61602015) 北京市自然科學基金(4162019) 北京工商大學兩科基金培育項目(LKJJ2015-27)
【分類號】：TP18;TP391.41

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本文編號：1771836