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| 半监督的三维网格模型层次分割 | |
| 引用本文： | 孙晓鹏,张琪,魏小鹏.半监督的三维网格模型层次分割[J].计算机辅助设计与图形学学报,2010,22(4). |
| 作者姓名： | 孙晓鹏 张琪 魏小鹏 |
| 作者单位： | 1. 大连理工大学机械工程学院,大连,116024;辽宁师范大学计算机与信息技术学院,大连,116029 2. 辽宁师范大学计算机与信息技术学院,大连,116029 3. 大连理工大学机械工程学院,大连,116024;大连大学先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室,大连,116622 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(60873110,60875046,60533090) |
| 摘 要： | 提出一种半监督K均值聚类和带状区域增长的三维网格模型层次分割算法,包括显著性特征点提取、预分割和后分割3个阶段.该算法在多维标度法的基础上进行显著性特征点提取;利用半监督K均值聚类算法来对原始模型进行初步的粗分割,以提高算法的整体效率;根据预分割结果,利用离散高斯曲率逼近,以带状推进的区域增长法进行层次的后分割.与同类算法相比,文中算法得到的分割边界更有意义,具有较高的边缘准确性和分割区域一致性. |
| 关 键 词： | 层次分割 半监督 显著性特征点 K均值聚类 带状推进 |
Semi-supervised 3D Mesh Hierarchical Segmentation |
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| Abstract: | This paper presents a novel and efficient algorithm for the hierarchical mesh segmentation of 3D meshes,which is based on semi-supervised K-means clustering and k-ring strip growing.The new technique consists of three consecutive stages:prominent feature point extraction,pre-segmentation and post-segmentation.The prominent feature points are extracted using multi-dimensional scaling transformation;the original 3D mesh is then segmented initially using the semi-supervised K-means clustering algorithm in the ... |
| Keywords: | hierarchical segmentation semi-supervised prominent feature point K-means clustering k-ring strip growing |
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