基于模型内二面角分布直方图的非刚性三维模型检索

发布时间：2018-04-19 05:37

  本文选题：非刚性三维模型检索 + 内二面角分布直方图　； 参考：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年06期

【摘要】：针对非刚性三维模型检索中复杂曲面凹凸性特征和局部几何变化特征的提取问题,提出一种基于模型内二面角分布直方图的特征描述方法.首先对内二面角直方图统计特征进行了定义并对其性质进行探讨,给出特征提取的具体步骤;然后采用遗传算法进行多特征融合权重优化,提出基于融合特征的非刚性三维模型检索算法.在SHREC公布的非刚性数据集上进行实验的结果表明,内二面角分布直方图统计特征具有更强的区分能力和良好的算法效率,融合特征进一步提高了检索结果.
[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.
【作者单位】： 北京工商大学计算机与信息工程学院;食品安全大数据技术北京市重点实验室;北京邮电大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61320106006,61532006,61602015) 北京市自然科学基金(4162019) 北京工商大学两科基金培育项目(LKJJ2015-27)
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：1771836