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一种SVM学习框架下的Web3D轻量级模型检索算法

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随着Web3D技术的发展,对于互联网检索三维模型的需求越来越迫切,特别是基于草图的模型检索.本文对基于草图的三维模型检索相关技术进行了研究,提出了三维模型轻量化处理算法、基于支持向量机三维模型最佳视点选择算法.本文首先对模型进行简化处理,投影三维模型为多个视点图像.其次,使用支持向量机在草图数据集上学习规则,并根据规则进行相应的视点图像分类,获得最佳视点图像.再次,对视点图像提取梯度直方图特征并进行K-means聚类和索引,减少特征空间,获得三维模型的特征字典.最后,在开源数据集上进行相关的实验并对结果进行分析,相关结果表明方法具有很强鲁棒性、准确性.
Web3D Lightweight for Sketch-Based Shape Retrieval Using SVM Learning Algorithm

周文、贾金原

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同济大学软件学院,上海201804

基于草图的三维模型检索 支持向量机 简化 梯度直方图 特征字典

中央高校基本科研业务费-学科交叉类项目重点类项目A类

0200219153

2019

电子学报
中国电子学会

电子学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：1.237
ISSN：0372-2112
年,卷(期)：2019.47(1)
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