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基于SVDD的颅面模型数据分区方法
1
作者
李坤鹏
周明全
李康
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第12期4754-4757,4796,共5页
将颅面模型数据分区问题转换为一种模式分类问题,给出了一种网格模型上多尺度的特征处理方法,提出了一种基于核方法的支持向量数据域描述(SVDD)数据分区方法。实验证明,该分区方法能快速、有效地对颅面模型的特征区域进行精确合理的分区...
将颅面模型数据分区问题转换为一种模式分类问题,给出了一种网格模型上多尺度的特征处理方法,提出了一种基于核方法的支持向量数据域描述(SVDD)数据分区方法。实验证明,该分区方法能快速、有效地对颅面模型的特征区域进行精确合理的分区,且能够适用于有复杂轮廓与形状的特征区域。
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关键词
颅面复原
数据分区
支持向量数据域描述
多尺度特征处理
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职称材料
题名
基于SVDD的颅面模型数据分区方法
1
作者
李坤鹏
周明全
李康
机构
西北大学信息科学与技术学院
北京师范大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第12期4754-4757,4796,共5页
基金
国家自然科学基金面上资助项目(61172170)
西北大学研究生自主创新基金资助项目(10YZZ15)
文摘
将颅面模型数据分区问题转换为一种模式分类问题,给出了一种网格模型上多尺度的特征处理方法,提出了一种基于核方法的支持向量数据域描述(SVDD)数据分区方法。实验证明,该分区方法能快速、有效地对颅面模型的特征区域进行精确合理的分区,且能够适用于有复杂轮廓与形状的特征区域。
关键词
颅面复原
数据分区
支持向量数据域描述
多尺度特征处理
Keywords
craniofacial reconstruction
craniofacial data partition
support vector data description（SVDD）
multi-feature processing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVDD的颅面模型数据分区方法
李坤鹏
周明全
李康
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
0
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