非刚体三维残缺模型的形状分类算法研究

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时间:2019-03-17

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1、m学校代码:獅公巧'餐典秦交衫肇顯HISEtBEIJINGJIAOTONGUNIVERSITYmm硕dr学位论文I'非刚体三维残缺模型的形状分类算法研究3者姓名江神学科专业模式识朔与智能系统指导教师万丽莉副教授1^遲培养院系计算備離狀学院纖—?立零六年四月审frm^Mbrn^m主—画與系克I乂f硕女学位论文非刚体H维残缺模型的形状分类算法研究ResearchesonShaeClassificationAlorithmofIncomletepgpNon-rigid3D

2、Models作者:江静宇导师;万丽莉化京交通大学2016年4月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可W将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,、提供阅览服务,并采用影印缩印或扫描等复制手段保存、汇编^供査阅和借阅。1レ同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件巧磁盘。学校可:Jl为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名;0导师签名:^签字曰期:年月2化

3、签字曰期:年月心巧^^:004:学校代码10密级公开北京交通大学硕±学位论文非刚体三维残缺模型的形状分类算法研究ResearchesonShaeClassificationAlorithmofIncomletepgpNon-reigid3DModls作者姓名:江静宇学号:13120373导师姓名:万丽莉职称;副教授学位类别;工学学位级别;硕±学科专业;模式识别与智能系统研究方向:模式识别北京交通大学20化年4月1致谢时光痒萬,转瞬间我的研究生生涯即将画上句号。在这两年多

4、的时光中,学到了很多,也成长了很多,家人、师长、同学、朋友的关也与帮助时刻温暖着我。临近毕业,回首研巧生生活的点点滴滴,更觉感激与不舍,。首先,我要感谢我的恩师万丽莉副教授本论文所述工作都是在万老师的亲切关怀和悉也指导下完成的。从课题的选择到论文的最终完成,都始终离不开万、指导和不憔支持老师的细屯。即使当时身处国外,巧着时差,身负科研重任,万老师仍会定期询问我的研巧进程,并通过网络会议为我指点迷津,帮助我开拓思一丝不苟的作风。,严谨求实的态度路,精必点拨,热忱鼓励万老师,踏踏实实!的精神,让我受益终生。在此,向恩师表示崇髙的

5、敬意和衷也的感谢一同时一,我要感谢苏梦师姐直W来在各个方面对我的鼓励与帮助。感谢起在实验室学习的郭健生、王松芳、杨佳丽、杨旭、杨涛、陈佳侨等同学,在论文。的各项研巧工作中都给予了我热情的帮助,在此向他们表达我的感激之情此外,我还要感谢我的室友王志强一、李志同学,直督促和鼓励并陪伴我充实地度过研巧生阶段的美好时光。一最后,我要感谢我的家人。直来他们都是我最坚强的后盾,感谢他们对我的无私付出,包容,理解与支持,北京交通大学硕±学位论文摘要摘要近十年来,随着H维扫描技术的发展,互联网上的H维模型正在快速増长。如何对己有的H维

6、模型进行正确、有效地归类与整合成为了研巧热点,并日益受到研究者们的关注。但目前己有的王维模型形状分类方法大多针对刚体模型,并不适用于姿态丰富多变的非刚体模型。而且对于非刚体H维残缺模型,由于存在数据缺失,其形状分析研究将更具挑战性。本文分析了基于扩散几何的形状特征,并将其应用于非刚体H维残缺模型的形状分类,提出了基于PHS(PersistentHeat巧gnature)的分类算法和基于稀疏表示的分类算法。本文的主要研巧工作如下:1通过对己有的针对非刚体H维模型的形状特征进行对比分析,本文采用基于扩()=维模型散几何的形状特征

7、来描述的顶点特征。通过比较残缺模型的热核特征(HeatKernelSignature,HKS)和波核特征(WaveKernelSignature,WKS),发现形状缺失对HKS特征影响更小,因此HKS特征更加适合残缺模型的形状分类。一S一2实现了种基于PH的残缺模型形状分类算法。首先通过计算某尺度下()HKS的Persistence值来选取局部的HKS最大值的点作为特征点。通泣比较特征点的多尺度HKS来度量模型之闻的相似性,然后结合最近邻分类算法,最HKS一终得到分类结果。实验表明,该方法扩展了特征的适用范围,在定程

8、度上提高了对残缺模型的分类准确率。但

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