基于局部特征和统计学习的三维模型检索算法的研究与实现



基于局部特征和统计学习的三维模型检索算法的研究与实现

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基于局部特征和统计学习的三维模型检索算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-12页
1.1 研究背景和意义	第10页
1.2 论文主要工作	第10-11页
1.3 论文结构	第11-12页
第二章三维模型检索技术概述	第12-19页
2.1 引言	第12页
2.2 工作基础	第12-14页
2.2.1 表示方式	第12-13页
2.2.2 检索评价标准	第13-14页
2.2.3 其他数据库	第14页
2.3 基于模型本身的检索方法	第14-16页
2.3.1 基于局部特征的方法	第14-15页
2.3.2 基于全局特征的方法	第15-16页
2.3.3 组合方法	第16页
2.3.4 规范式的方法	第16页
2.4 基于视图的方法	第16-18页
2.5 本章小结	第18-19页
第三章统计学习在三维模型检索上的应用	第19-29页
3.1 统计学习简介	第19-20页
3.2 三维模型检索问题与统计学习	第20-21页
3.3 检索流程	第21页
3.4 特征袋方法	第21-24页
3.4.1 K均值算法	第22-23页
3.4.2 高斯混合模型（GMM）	第23-24页
3.5 特征降维	第24-28页
3.5.1 线性降维	第24-25页
3.5.2 非线性降维	第25-28页
3.6 本章小结	第28-29页
第四章基于测地距离与MDS的规范式方法	第29-37页
4.1 规范式定义	第29-30页
4.2 LA-MDS获取规范式	第30-32页
4.3 对比方法	第32-34页
4.4 检索结果对比	第34-36页
4.4.1 时钟匹配和特征袋方法（Clock Matching and Bag-of-Features, CM-Bo F）	第34-35页
4.4.2 实验结果对比	第35-36页
4.5 本章小结	第36-37页
第五章基于局部特征与统计学习的检索技术	第37-55页
5.1 PCA-LGF特征	第37-43页
5.1.1 三维网格转换为均匀点云	第38-41页
5.1.2 PCA对局部区域归一化	第41-43页
5.1.3 局部特征构造	第43页
5.2 LSF特征	第43-49页
5.2.1 方法概述	第44页
5.2.2 三维网格转换为方向点集	第44-46页
5.2.3 局部特征构造	第46-49页
5.3 统计学习应用	第49-53页
5.3.1 数据集	第50页
5.3.2 参数调整	第50-53页
5.4 LSF与PCA-LGF对比	第53-54页
5.5 本章小结	第54-55页
第六章总结与展望	第55-57页
6.1 总结	第55-56页
6.2 展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第61-62页
致谢	第62-63页
附件	第63页

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