資料介紹
在三維非剛性模型分析中,通常需要對不同姿態下的模型進行配準。針對傳統配準算法存在復雜度高、計算量大、精確度低等問題,提出一種新的基于分層策略的三維非剛性模型配準算法。首先,定義熱核簽名函數為模型的標量域,使用同源聚類算法提取模型的特征點和特征區域,進而提出三維幾何模型的樹形表示方法:它的根節點為三維幾何模型,內部節點為模型的特征區域,葉節點為包含在相應區域的特征點。然后,根據三維幾何模型的樹形表示提出模型的分層配準算法。在SHREC 2010模型配準數據集上對比分析了分層配準算法、推廣的多維尺度變換算法( GMDS)和博弈論方法在等距變換、孔洞、小孔洞、尺度變換、局部尺度變換、重采樣、噪聲、散粒噪聲以及拓撲變換等情況下的性能。實驗結果表明,在以上三維幾何模型數據受干擾的情況下,分層配準算法的準確性明顯優于GMDS方法和博弈論方法,同時具有較低的計算復雜度。
近年來,隨著三維成像技術的快速發展,出現了大量的3D圖形數據。三維傳感器采集的數據是物體的三維幾何形狀信息,能夠使智能設備更好地感知和理解現實場景,在人機交互、虛擬現實、增強現實以及機器人等領域有廣泛的應用。
計算三維幾何模型配準,就是擬合模型之間的映射關系,尤其是滿足結構約束的兩個模型之間的匹配,是計算機視覺和計算機圖形學的基本任務,在三維重建、三維目標識別和三維模型檢索等任務中得到了廣泛的應用。一個常見的映射關系是等距映射,在該映射下,兩點之間的測地線距離保持不變。現實世界中存在著大量的非剛性變換(即近似的等距變換),例如人體關節的運動等,因此,計算三維非剛性模型的配準具有非常重要的實際意義。
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