基于支持向量机的点云切片分割技术的研究

• 作者: 常伟杰 蒋刚 蔡勇 韩晓东
• 来源期刊: 机械
• 学科: 工学
• 关键词: 反求工程 支持向量机 点云 切片分割
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 1595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0316.2009.01.005

摘要

支持向量机这种学习方法,最初用于处理模式识别问题,随后推广到解决回归估计问题,成功解决了高维问题和局部极值问题,是一个具有最优泛化能力的学习机器.提出了一种基于支持向量机最优超平面的点云切片分割技术,该技术采用较新的人工智能技术支持向量机(SVM)的最优超平面原理,应用其统计特性,把切片中的点分割成模型本身的独立部分.实验证明,该方法具有速度快、分割准确的优点,分割效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋刚	西南科技大学制造科学与技术学院	70	338	11.0	15.0
2	韩晓东	西南科技大学制造科学与技术学院	4	32	3.0	4.0
3	蔡勇	西南科技大学制造科学与技术学院	111	1032	16.0	26.0
4	常伟杰	西南科技大学制造科学与技术学院	4	13	3.0	3.0