三维模型边缘特征与异常检测

• 作者: 陈晓云 陈进华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 三维模型 异常检测 Isodata聚类 接受者操作特性曲线
• 年，卷（期）: 2011,（35）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 214-217
• 分类号: TP18
• 字数: 4921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.35.060

摘要

针对三维模型识别和检测问题,提出一种新的基于边缘特征的三维模型异常检测方法.将每一个三维模型利用边缘特征表示为一条时间序列,对产生的时间序列集进行Isodata聚类,利用聚类结果经过两次划分实现异常检测.第一次划分过程产生候选异常和候选正常,第二次划分过程在候选异常中进一步选出检测结果.实验结果表明,该算法性能优于传统的基于距离、邻近度以及基于相对密度的异常检测算法,在一定条件下,也优于基于密度的异常检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	福州大学数学与计算机科学学院	76	590	13.0	21.0
2	陈进华	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0