基于支持向量机的点云切片分割技术的研究

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1、·16·设计与研究机械2009年第1期总第36卷基于支持向量机的点云切片分割技术的研究常伟杰，蔡勇，蒋刚，韩晓东（西南科技大学制造科学与技术学院，四川绵阳621010）摘要：支持向量机这种学习方法，最初用于处理模式识别问题，随后推广到解决回归估计问题，成功解决了高维问题和局部极值问题，是一个具有最优泛化能力的学习机器。提出了一种基于支持向量机最优超平面的点云切片分割技术，该技术采用较新的人工智能技术支持向量机（SVM）的最优超平面原理，应用其统计特性，把切片中的点分割成模型本身的独立部分。实验证明，该方法具有速度快、分割准确的优点，分割效果较好。关键词：反求工程；支持向量机；点云；切片

2、分割中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1006－0316(2009)01－0016－03ResearchonpointcloudssectiondivisiontechnologybasedonsupportvectormachineCHANGWei-jie，CAIYong，JIANGGang，HANXiao-dong(SouthwestUniversityofScienceandTechnology，Mianyang621010，China)Abstract：SupportVectorMachine(SVM)isastudymethod.ItwasusedinPatter

3、nRecognitionandtheninregression.AfterHigh-dimensionalproblemsandLocalmaximumproblemsaresolved,itbecomesanoptimalgeneralizationabilitystudymachine.Amethodofpointcloudssectiondivisiontechnologybasedonsupportvectormachineispresented.Thenewtechnologysupportvectormachineanditsexcellentstatisticcharac

4、teristicsareusedtodividepointcloudssections.Throughtheexperiment,aniceeffectisacquired,withthebenefitsofexcellenterroraccuracy,highefficiency.Keywords：reverseproject；supportvectormachine；pointsets；pointcloudsectiondivision逆向工程是对产品数字化、CAD模型重构、模极值问题，是一个具有最优泛化能力的学习机器。型加工并行优化评估的现代设计方法，主要测量方在反求工程中，如果

5、建模采用切面分层技术，[1]法有CT扫描、接触测量、激光扫描仪测量等。随则需要对切片中的点进行分割。本文主要针对数据着测量技术的不断完善，各方法的速度和效率不断的分割问题，提出了一种基于支持向量机最优超平提高。目前一般的光学测量系统可在一分钟内测得面的点云切片分割技术，实验取得了较好效果。[2]几十万个数据点，但这些数据是散乱的点云数据，1最优超平面对其预处理的计算量非常庞大。点云预处理主要包括去除噪声点、数据点云压缩与分割[3]、曲面重构来自训练集（x1,y1）,…（,xl,yl），x∈R,y∈{11}−，n（如NURBS曲面构造）、曲面协调光顺等[4~6]。的向量x的两个有限子集（

6、子集Ⅰ的y＝1，子集Ⅱ支持向量机是由Vapnik提出的一种学习方法，的y＝-1），对于超平面()xi⋅=ϕc是可分的，条件最初用于处理模式识别问题，随后推广到解决回归是存在一个单位向量φ（φ=1）和一个常数c，使估计问题。Vapnik在文献[7]中对支持向量回归机得不等式（1）成立。（SupportVectorRegression，SVR）的方法有详细⎪⎧()xcxii⋅φ>∈I⎨（1）的介绍。支持向量机成功地解决了高维问题和局部⎪⎩()xcxjj⋅φ<∈II————————————————收稿日期：2008－09－26基金项目：国家自然科学基金资助项目（10576027）作者简介：常

7、伟杰（1981－），山东菏泽人，硕士研究生，主要研究方向为计算机图形学、反求工程；蔡勇（1962－），贵州纳雍人，博士，教授，硕士导师，主要研究方向为图形图象处理、信号处理；蒋刚（1978－），四川广安人，博士，副研究员，主要研究方向为信号处理、人工智能；韩晓东（1983－），甘肃甘谷人，硕士研究生，主要研究方向为计算机图形学、反求工程。机械2009年第1期总第36卷设计与研究·17·其中：（）ab⋅为向量a和b之间的内积。1lLba(,,)ψ