基于细节层次与最小生成树的三维地形识别与检索

• 作者: 吴飞 庄越挺 肖俊
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 细节层次 最小生成树 支持向量机 3D检索与识别 特征约减
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 1955-1963
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 8424字
• 语种: 中文

摘要

图像、视频、音频和图形等均是多媒体数据流中的信息载体,对上述数据所蕴涵的内容进行分析,可以极大地方便人们对它们的使用与管理.基于内容的图像(视频)和音频检索已经取得了不少进展,但是对于图形,特别是3D图形进行识别与检索的有效方法还很少见.提出了对相似3D物体识别与检索的算法,在这个算法中,首先使用细节层次模型对3D物体进行三角面片约减,然后提取3D物体的特征.由于所提取的特征维数很大,最小生成树(minimum spanning tree,简称MST)被用来对每一个3D物体的特征进行约减,基于约减后的特征,实现了基于支持向量机的3D物体识别与检索方法.这个算法被使用到3D丘陵与山地的地形识别中,取得了良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄越挺	浙江大学人工智能研究所	100	2810	28.0	50.0
2	肖俊	浙江大学人工智能研究所	17	267	9.0	16.0
3	吴飞	浙江大学人工智能研究所	225	2325	27.0	39.0