基于相似性学习的三维模型最优视图选择算法

• 作者: 冯毅攀 刘志 徐彩虹 潘翔
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三维模型 视图选择 相似性学习 最优视图样例
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 918-924
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9775.2012.07.011

摘要

针对已有最优视图度量难以适用于不同类型的三维模型,提出基于用户知识、在模型库中为各类模型建立最优视图样例,并在此基础上进行相似性学习,根据相似性度量获得输入模型最优视图的选择算法.首先采用AdaBoost算法对输入三维模型形状特征进行相似性学习,得到该模型的最优视图样例；然后将输入模型从不同视点得到的渲染视图和最优视图样例进行形状相似性分析,以相似度最高者作为输入模型的最优视图.实验结果表明,采用文中算法得到的最优视图不仅可以有效地逼近用户选择结果,而且具有较好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志	浙江工业大学计算机科学与技术学院	53	566	10.0	22.0
2	潘翔	浙江工业大学计算机科学与技术学院	44	316	9.0	16.0
3	冯毅攀	浙江工业大学计算机科学与技术学院	3	22	3.0	3.0
4	徐彩虹	浙江工业大学计算机科学与技术学院	4	27	4.0	4.0