基于梯度方向直方图的热核特征提取方法

发布时间：2018-01-28 06:55

本文关键词： 非刚性三维模型三维模型检索热核特征具有尺度不变性的热核特征基于梯度方向直方图的热核特征　出处：《仪器仪表学报》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出了一种适用于描述非刚性三维模型局部表面结构的特征提取方法,即基于梯度方向直方图的热核特征(HOGHKS)提取方法。该方法首先提取具有等距不变性的三维点热核信号,可以使后续提取的特征向量具有等距不变性和较好的稳定性;然后对热核信号的对数差分值进行梯度方向直方图统计,可以使构造出的特征向量对三维模型的尺度变化具有一定的不变性。该特征在一定程度上解决了HKS特征不具有尺度不变性、SI-HKS特征虽然具有尺度不变性但是需要将热核信号转换到频域进行描述会丢失一部分有效描述信息的问题。实验结果表明,与HKS特征和SI-HKS特征相比,HOG-HKS特征具有更好的检索效果。
[Abstract]:A feature extraction method for describing the local surface structure of a non-rigid 3D model is proposed. This method is based on gradient direction histogram to extract the feature of Hog HKS. This method firstly extracts the 3D point heat core signal with isometric invariance. It can make the feature vectors extracted in the future have isometric invariance and better stability. Then the logarithmic difference value of the heat core signal is counted by gradient direction histogram. The constructed feature vector is invariant to the scale change of the 3D model, which solves the problem that the HKS feature is not scale-invariant to a certain extent. Although the SI-HKS feature is scale-invariant, it is necessary to convert the thermonuclear signal to the frequency domain to describe the problem that some effective description information will be lost. The experimental results show that. Compared with HKS feature and SI-HKS feature, Hog HKS feature has better retrieval effect.
【作者单位】：北京科技大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(61375010,61005009)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言随着计算机技术和多媒体技术的发展,三维模型在许多领域扮演着越来越重要的角色,已被广泛应用于生物特征识别、虚拟现实、医学诊断、智能机器人等领域。由于三维模型的数量在近些年呈爆炸式增长,因此三维模型检索成为对海量三维模型进行有效管理和分析亟待解决的关键技术

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