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摘要:
为提高检索精确度,提出了一种利用核线性分类分析来对模型特征进行优化的新方法.其主要思想是通过满足Mercer条件的非线性映射将低维空间下线性不可分的样本映射到高维空间,在高维空间中利用线性分类分析将原有的三维模型特征投影到特定的子空间.该方法能够在保持类间距离基础上得到具有鉴别信息的低维特征用于三维模型检索.实验结果表明,核线性分类分析方法速度较快,可在秒级完成三维特征优化,同时优化特征在本文测试数据集上可平均提高搜索准确度15%.
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文献信息
篇名 基于核线性分类分析的三维模型检索算法
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 三维模型检索 特征优化 线性分类分析 核线性分类分析 形状分布 形状直径函数
年,卷(期) 2016,(15) 所属期刊栏目 软件与算法
研究方向 页码范围 24-27
页数 4页 分类号 TP18|TP391
字数 2438字 语种 中文
DOI 10.19358/j.issn.1674-7720.2016.15.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘复昌 杭州师范大学杭州国际服务工程学院 7 19 3.0 4.0
2 许威威 杭州师范大学杭州国际服务工程学院 3 54 2.0 3.0
3 黄骥 杭州师范大学杭州国际服务工程学院 2 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
三维模型检索
特征优化
线性分类分析
核线性分类分析
形状分布
形状直径函数
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
10909
总下载数(次)
33
总被引数(次)
35987
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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