基于形状分布的三维骨骼的相似性度量

文中应用形状分布算法度量由CT数据重建出的三维骨骼的相似度,并提出了改进。基本步骤是:在模型表面选择随机点,计算每两点间的距离,以形状分布函数来构建形状分布直方图,通过比较形状分布直方图来给出不同骨骼间的相似度。实验表明,该方法能够准确度量骨骼的相似性。     

基于形状分布的三维骨骼的相似性度量

文中应用形状分布算法度量由CT数据重建出的三维骨骼的相似度,并提出了改进.基本步骤是:在模型表面选择随机点,计算每两点间的距离,以形状分布函数来构建形状分布直方图,通过比较形状分布直方图来给出不同骨骼间的相似度.实验表明,该方法能够准确度量骨骼的相似性.     

基于几何矩的CAD模型形状匹配算法及应用

基于矩方法及其理论,提出了一个基于几何矩的形状匹配算法,用于识别CAD模型中具有相似形状特征的几何体.该算法采用一组满足平移、旋转、缩放不变性的几何矩不变量对三维几何体的形状特征进行描述,并根据形状特征向量的相似程度评估几何体之间的相似性.为提高几何矩计算的准确性和效率,对CAD模型的三角面片数据进行了预处理,并采用递...     

D2分布与三维模型相似评价算法

概述了一种基于D2分布图的三维CAD模型相似评价算法,在引入相关生活实例的基础上,课题以直方图算法和相似评价算法为核心.以模型获取→直方图计算→距离求值→相似度评定为主线索、以技术介绍→算法分析→优化评定为具体细节,最后得出两CAD模型的相似度并做出相似评定.     

模型驱动下的形状分布算法

三维模型的特征提取方法中,形状分布算法简单,具有强的不变性和鲁棒性,但其抽样点不具有代表性,影响了系统的检索精度.为增强抽样点的有效性,我们改进抽样策略,首先引入模型复杂度描述参数,扩大抽样点集;然后利用可分离离散小波变换,逐层分解样点集,增强其有效性,并使最终样点数相同;最后使用形状分布算法进行三维模型的特征提取,并应用在三维模型检索上,对比实验结果表明,改进后的算法提高了系统的检索精度.     

一种基于加强三维模型细节的形状分布检索算法*

基于形状分布算法提出了一种加强细节检索的算法。该算法首先将经过预处理的模型分割为N个子模块并分别进行特征提取,然后构造每个子模块的形状分布直方图,最后通过比较子模块的相似度来计算模型的相似度。该算法相比形状分布算法比较准确地计算出了模型间的相似性,有效地提高了细节的分辨,解决了外形相近但细节不同的问题。     

改进的三维模型形状分布检索算法

针对传统D1距离形状分布函数获取采样点计算复杂、模型内容描述不充分和检索速率低下等问题提出了一种改进方法。该方法的关键点是：首先采用平移和缩放对模型进行标准化处理,用于减少面片之间的差异,使得采样点均匀地落在模型的表面;其次采用三角面片的索引号进行随机数的生成,并且利用三角面片的重心和质心进行有效的计算,以便用于缩短模型的处理时间和提高检索速率。利用普林斯顿大学三维模型数据库中的部分模型作为实验数据,实现结果表明：改进的方法不会降低模型的检索性能,并有效地减少了模型查询和处理时间。     

基于粒子群算法的三维CAD模型相似性计算

为了更加准确地度量两个模型之间的形状差异,提出了一种基于粒子群的模型相似性计算方法。利用面的组成边数来构造面相似度矩阵,通过粒子群算法对该矩阵进行搜索,得到了两个模型之间的最优面匹配序列。根据这个最优面匹配序列,从面相似度矩阵中提取对应的面相似性值。通过累积面之间的相似性来计算模型之间的整体相似性。以此为基础来度量模型之间的差异。实验结果表明：该方法能够准确地度量两个模型之间的相似程度。     

基于面积分布的三维模型检索算法

如何缩短检索时间和提高检索效率是三维模型检索中的两个关键问题.针对Osada等的D3形状分布算法对模型的内容描述不够充分和计算量较大的问题,计算模型质心与模型表面任意两个三角面片的重心构成的三角形的面积,利用统计出来的数据分别构建面积分布直方图,利用直方图进行模型匹配.实验表明,改进的D3算法提高了检索性能.     

三维CAD曲面模型距离-曲率形状分布检索算法

产品三维CAD模型检索对实现产品设计信息的有效重用具有重要意义和作用.针对在工程应用中存在大量含有曲面的产品,提出一种基于距离-曲率形状分布的三维CAD曲面模型检索算法.首先在模型表面随机取点,计算出所取点的曲率以及该点到模型质心的距离;然后以模型质心为球心,统计处在不同半径球壳间所取随机点的曲率分布,分别以球壳半径和曲率为坐标轴构建距离-曲率平面网格,并统计每个网格中随机点出现的频次,从而形成距离-曲率矩阵;最后利用特定的规则计算矩阵的相似值,用该值衡量2个模型的相似程度,实现模型的相似性检索.实验结果表明,文中算法的检索性能比传统的形状分布算法有较大提高,尤其适用于自由曲面模型的检索.     

基于测地距离的形体分布算法

使用D2方法计算形体分布[1]算法时采用欧几里德距离计算,欧几里德距离是拓扑无关的。这里我们讨论一种使用测地距离来表示两点距离[21～24]。这种测地距离方法能表达出模型的拓扑关系,它和采用欧几里德距离可能各有不同的应用。     

基于复球面映射的产品形状相似性度量算法

在产品外观设计专利侵权纠纷的判定中,缺乏科学、客观、定量的评判依据。为此,提出一种改进的基于复球面映射的产品形状相似性度量算法。以STL模型表征产品三维模型的几何形状特征,将模型表面面片映射到经过经纬划分的最小外接球上,得到包含面片法向、面积和空间位置信息的特征描述子,利用统计特征方法计算模型之间的相似度。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性和可靠性。     

一种基于SA_LDA模型的文本相似度计算方法

计算文本的相似度是许多文本信息处理技术的基础。然而,常用的基于向量空间模型(VSM)的相似度计算方法存在着高维稀疏和语义敏感度较差等问题,因此相似度计算的效果 并不理想。在传统的LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型的基础上,针对其需要人工确定主题数目的问题,提出了一种能通过模型自身迭代确定主题个数的自适应LDA(SA_LDA)模型。然后,将其引入文本的相似度计算中,在一定程度上解决了高维稀疏等问题。通过实验表明,该方法能自动确定模型主题的个数,并且利用该模型计算文本相似度时取得了比VSM模型更高的准确度。     

基于模糊形状上下文与局部向量相似性约束的配准算法

非刚性点集配准研究是模式识别领域的一项重要基础研究.本文在当前流行的非刚性点集配准算法的基础上提出了两个主要贡献: 1)模糊形状上下文(Fuzzy shape context, FSC)特征; 2)基于局部向量特征的局部空间向量相似性约束项.本文首先进行基于特征互补的对应关系评估, 在这一步骤中定义了模糊形状上下文特征, 然后基于模糊形状上下文特征差异和全局特征差异设计了特征互补的高斯混合模型.其次, 进行基于约束互补的空间变化更新.在这一步骤中, 定义了局部向量特征, 建立了局部空间向量相似性约束项.本文算法通过使用特征互补的高斯混合模型进行对应关系评估, 并将配准问题转化为可以用期望最大化(Expectation maximization, EM)算法解决的参数优化问题, 通过创建包含局部空间向量相似性约束项的能量方程优化了空间变换更新.本文首先测试了模糊形状上下文特征的检索率, 然后采用公开数据集测试了算法在点集配准与图像配准的性能.在与当前流行的十种算法的对比实验中, 本文算法均给出了精确的配准结果, 并在大部分实验中精度超过了当前流行算法.     

基于主题相似度模型的TS-PageRank算法

PageRank算法是著名搜索引擎Google的核心算法,但存在主题漂移的问题,致使搜索结果中存在过多与查询主题无关的网页.在分析PageRank算法及其有关改进算法的基础上,提出了基于虚拟文档的主题相似度模型和基于主题相似度模型的TS-PageRank算法框架.只要选择不同的相似度计算模型,就可以得到不同的TS-PageRank算法,形成一个网页排序算法簇.理论分析和数值仿真实验表明,该算法在不需要额外文本信息,也不增加算法时空复杂度的情况下,就能极大地减少主题漂移现象,从而提高查询效率和质量.     

基于ASM和K近邻算法的人脸脸型分类

针对人脸特征分类问题,提出一种基于主动形状模型(ASM)和K近邻算法的人脸脸型分类方法。将Hausdorff距离作为K近邻算法的距离函数,利用ASM算法提取待测图像的特征点,对点集进行归一化后计算人脸轮廓特征点与样本库中所有样本点集的Hausdorff距离,根据该距离值,通过K近邻算法实现待测图像的脸型分类。实验结果证明,该方法分类正确率高、速度快、易于实现。     

一种基于贝叶斯切线模型的人脸对齐算法

论述一种新的人脸对齐的算法——改进的贝叶斯切线模型。该算法从形状参数中分离出姿态参数和身份属性参数,对这2个参数分别处理,通过引入曲率半径作为该特征点搜索的像素个数实现动态搜索。实验表明,该算法可以弥补BTSM不能很好处理多姿态的人脸图像对齐的缺陷,提高搜索精度,减少搜索时间。