基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法

• 作者: 岳远扬 王新颖
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 张量子空间 多线性主成分分析 三维模型检索
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 645-650
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3980字
• 语种: 中文

摘要

为提高三维模型的检索效率,针对三维模型特征提取方法进行了研究,在多线性主成分分析(MPCA:Muhi-Linear Principal Component Analysis)的基础上,提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA:Weighted Multi-Linear Principal Component Analysis)方法,并将其应用于三维模型特征提取中.该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像,然后从多方向上通过张量进行特征提取,最后将提取到的特征应用到三维模型检索中.对Princeton Shape Benchmark的实验表明,该特征提取方法比经典的形状分布方法平均检索效率提高7％,比传统的MPCA特征提取方法的平均检索效率提高3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新颖	长春工业大学计算机科学与工程学院	10	17	3.0	3.0
2	岳远扬	长春工业大学计算机科学与工程学院	2	1	1.0	1.0