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基于多特征融合的三维形状分割方法

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三维形状分割是三维形状分析中的一个重要步骤.针对分割结果的一致性问题,提出一种基于多特征融合的分割方法.首先利用过分割方法将三维模型分割成多个子面片,进而对每个子面片提取多种几何特征,将几何特征作为低层特征输入深度神经网络模型,生成高层特征,采用高斯混合模型的方法得到聚类中心,利用图割得到最后分割结果.在普林斯顿标准数据集和COSEG数据集上的实验结果表明,本文方法与传统分割方法相比具有较好的一致性分割结果.

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来源
《第十七届中国虚拟现实大会暨虚拟现实与可视化国际会议（ChinaVRICVRV2017）》||1-6|共6页
会议地点郑州
作者
Zhao Tianyu; 赵天宇; Li Haisheng; 李海生; Wu Xiaoqun; 吴晓群; Cai Qiang; 蔡强;
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作者单位

中国计算机学会;

中国系统仿真学会;

中国图象图形学会;

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会议组织
正文语种
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中图分类
关键词
三维形状分割; 深度神经网络模型; 一致性; 多特征融合;

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