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基于风格特征分析的三维模型高层次理解

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 选题背景和意义第10-11页
    1.2 本研究的相关介绍第11-13页
    1.3 相关研究工作第13-17页
        1.3.1 图像上的风格特征和内容分析第14页
        1.3.2 通过类比的风格特征迁移第14-15页
        1.3.3 风格特征协同分析第15页
        1.3.4 学习风格特征的相似性第15-16页
        1.3.5 三维模型对比和检索第16页
        1.3.6 三维表面上的独特区域第16页
        1.3.7 特征选择第16-17页
    1.4 论文的贡献第17页
    1.5 论文的组织结构第17-19页
第二章 初始几何元素的类型第19-23页
    2.1 几何曲面片元素的定义和提取第19-20页
    2.2 几何子结构元素的定义和提取第20-23页
        2.2.1 三维模型的混合型骨架提取与分割第20-21页
        2.2.2 提取三维模型中的子结构元素第21页
        2.2.3 定义子结构间的图核第21-23页
第三章 构建候选元素集第23-26页
第四章 提取典型风格特征元素第26-31页
    4.1 三维模型的表达第27-28页
    4.2 内层循环选择出具有风格特征区分度的元素第28-29页
    4.3 外层循环组合形成典型元素集第29-31页
第五章 实验结果与分析评测第31-44页
    5.1 数据集第31-32页
    5.2 元素的分析第32-34页
    5.3 定量评测第34-40页
        5.3.1 与真实值的对比第35-37页
        5.3.2 相似性度量第37-39页
        5.3.3 风格特征的聚类第39-40页
    5.4 算法组件与设定的评测第40-44页
        5.4.1 候选元素的选择第40-41页
        5.4.2 特征选择第41页
        5.4.3 元素的测地距离第41-42页
        5.4.4 数据集大小第42-44页
第六章 基于风格特征的应用第44-48页
    6.1 风格特征评分第44页
    6.2 风格特征显示的视点选择第44-45页
    6.3 风格特征感知的采样第45-46页
    6.4 风格特征驱动的建模第46-48页
第七章 总结与展望第48-50页
    7.1 本文方法的局限之处第48页
    7.2 未来工作展望第48-50页
参考文献第50-52页
致谢第52-53页
作者简介第53页

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