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基于模板的秦俑三维碎片部位标注技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究意义第11-12页
    1.3 技术路线第12-14页
    1.4 主要的研究内容第14-16页
        1.4.1 基于区域曲率约束的三维模型分割线提取算法第14-15页
        1.4.2 基于多特征谱聚类的三维模型集一致性分割算法第15页
        1.4.3 基于E~2LSH的兵马俑相似碎片快速标注算法第15-16页
        1.4.4 基于本体的兵马俑数字三维模型语义网构建第16页
    1.5 本文的研究基础第16-17页
    1.6 本文的主要创新点第17页
    1.7 本文的组织结构第17-18页
    1.8 本章小结第18-19页
第二章 研究现状与数据获取第19-42页
    2.1 研究现状第19-33页
        2.1.1 单模型自动分割第19-23页
        2.1.2 模型集一致性分割第23-28页
        2.1.3 高维特征检索第28-29页
        2.1.4 三维模型本体及语义网构建第29-33页
    2.2 数据获取第33-41页
        2.2.1 数据采集第33-34页
        2.2.2 数据预处理第34-41页
    2.3 本章小结第41-42页
第三章 基于区域曲率约束的三维模型分割线提取第42-60页
    3.1 约束区域获取第42-45页
        3.1.1 测地距离计算第42-44页
        3.1.2 显著特征点选取第44页
        3.1.3 预分割得到约束区域第44-45页
    3.2 基于约束区域的分割线提取第45-54页
        3.2.1 三维网格顶点离散曲率估计第45-47页
        3.2.2 凹区域提取算法第47-48页
        3.2.3 分割线提取第48-54页
    3.3 实验结果与分析第54-59页
        3.3.1 实验一:普林斯顿基准数据库第54-57页
        3.3.2 实验二:兵马俑三维模型部位分割第57-59页
    3.4 本章小结第59-60页
第四章 三维模型集一致性分割算法第60-75页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 多特征提取第61-65页
        4.2.1 形状直径函数(SDF)第61-62页
        4.2.2 平均测地距离(AGD)第62-63页
        4.2.3 特征分析第63-65页
    4.3 基于多特征谱聚类的模型集一致性分割算法第65-70页
        4.3.1 谱聚类第65-66页
        4.3.2 亲和聚集谱聚类第66-68页
        4.3.3 一致性分割算法第68-70页
    4.4 实验结果与分析第70-74页
        4.4.1 一致性分割数据集(COSEG)第70-73页
        4.4.2 兵马俑模型集第73-74页
    4.5 本章小结第74-75页
第五章 基于E~2LSH的兵马俑相似碎片快速标注第75-94页
    5.1 引言第75-76页
    5.2 碎片归一化第76页
    5.3 基于特征点分布密度的表面特征提取第76-81页
        5.3.1 碎片表面提取第77页
        5.3.2 积分不变量第77-79页
        5.3.3 碎片表面密度分布特征提取第79-81页
    5.4 LSH算法第81-84页
        5.4.1 基本LSH算法第82-83页
        5.4.2 E~2LSH哈希算法第83-84页
    5.5 基于E~2LSH的秦俑碎片快速标注第84-89页
        5.5.1 碎片特征索引第85-86页
        5.5.2 基于哈希表的碎片部位标注第86-88页
        5.5.3 算法复杂度分析第88-89页
    5.6 实验结果分析第89-92页
    5.7 本章小结第92-94页
第六章 基于本体的兵马俑数字三维模型语义网构建第94-109页
    6.1 秦俑三维模型本体构建第94-98页
        6.1.1 构建准则第94-95页
        6.1.2 本体定义第95-96页
        6.1.3 构建语言及构建工具第96-98页
    6.2 语义网构建第98-101页
        6.2.1 语义网构建基础第98-100页
        6.2.2 语义网构建步骤第100-101页
    6.3 基于语义网的模型检索和推理第101-105页
        6.3.1 语义网概念相似度计算方法第101-103页
        6.3.2 基于语义网的模型检索第103-105页
    6.4 语义网构建方法及检索方法实现第105-108页
    6.5 本章小结第108-109页
总结与展望第109-112页
    7.1 本文工作总结第109-110页
    7.2 未来的研究方向第110-112页
参考文献第112-122页
攻读博士学位期间取得的科研成果第122页
参与项目第122-123页
致谢第123页

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