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题名3D点云形状特征的二维主流形描述
被引量：7
- 1
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作者
孙晓鹏
王冠
王璐
魏小鹏
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机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院计算机系统研究所
北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室
大连理工大学机械工程学院
辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室(大连大学)
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期699-709,共11页
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基金
国家自然科学基金(60873110
61170143
+1 种基金
61472170)
智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开发课题(ITSM201301)
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文摘
首先,对空间分布不均匀且无序的三维点云构造其二维主流形,并以与球面同胚的封闭曲面网格形式给出其二维主流形的二次优化逼近,以主流形网格有序均匀的结点分布表示三维点云空间分布无序且不均匀的形状特征,降低了三维形状描述的难度;然后,以基本几何变换作为快速粗对齐、以迭代最近法向点(ICNP)方法作为精准对齐,确定两个主曲面网格之间最佳刚性变换,ICNP方法在寻找最近点时考虑法向夹角,利用了更多的几何信息,实现快速精准的刚性对齐,兼顾计算精度和速度;最后,以对齐误差作为两个3D点云之间形状差异测度.实验结果表明:所提出的基于主流形二次曲面网格优化逼近的三维点云模型形状描述方法对三维点云的分辨率和噪声等干扰因素具有较高的健壮性,可以用于三维检索的形状描述.
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关键词
形状特征
二维主流形
网格优化逼近
三维检索
ICNP
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Keywords
shape feature
2D principal manifold
optimized mesh approximation
3D shape retrieval
ICNP
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名耳廓点云形状特征匹配的路径跟随算法
被引量：4
- 2
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作者
孙晓鹏
李思慧
王璐
韩枫
魏小鹏
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机构
辽宁师范大学计算机系统研究所
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学)
大连理工大学机械工程学院
辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室(大连大学)
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期1251-1264,共14页
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基金
国家自然科学基金(61472170
61170143
+2 种基金
60873110
61370141)
智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开发课题(ITSM201301)
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文摘
路径跟随算法结合凸松弛方法与凹松弛方法,通过跟随凸凹问题的解路径,近似地求解图匹配问题,具有较高的匹配精度.将路径跟随算法用于耳廓特征图的匹配问题:首先,基于PCA方法构造耳廓点云的显著性关键点集合;然后,采用乘积型参数域上的单值二次曲面方法拟合关键点邻域内的点集,并将曲面的局部形状特征定义为耳廓的局部形状相似测度;第三,对关键点集合进行Delaunay三角剖分,得到关键点集合在三维空间内的拓扑结构图,并定义关键点图的整体结构差异测度;最后,记耳廓关键点图的组合差异测度为关键点图的整体结构差异测度与关键点上的局部形状相似测度的线性组合,并基于路径跟随算法快速求解关键点图之间的精确匹配.相关实验结果表明:与其他相关算法相比,该算法具有较高的匹配效率和匹配精度.
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关键词
耳廓识别
图匹配
关键点
局部形状特征
相似测度
路径跟随算法
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Keywords
ear recognition
graph matching
key point
local shape feature
similarity measure
path following algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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