| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第17-20页 |
| 第二章 相关技术研究现状 | 第20-25页 |
| 2.1 基本概念及定义 | 第20页 |
| 2.2 关键点检测与描述技术研究现状 | 第20-22页 |
| 2.2.1 关键点的检测 | 第20-21页 |
| 2.2.2 关键点的描述 | 第21-22页 |
| 2.3 显著性区域检测技术研究现状 | 第22-23页 |
| 2.4 三维非刚性模型配准技术研究现状 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 关键点检测与描述算法 | 第25-55页 |
| 3.1 引言 | 第25-27页 |
| 3.2 扩散几何 | 第27-29页 |
| 3.2.1 黎曼流形 | 第27-28页 |
| 3.2.2 扩散几何 | 第28-29页 |
| 3.2.3 离散化的扩散几何 | 第29页 |
| 3.3 pHKS关键点检测器 | 第29-32页 |
| 3.3.1 标量域的定义 | 第30-31页 |
| 3.3.2 同源一致性的计算 | 第31-32页 |
| 3.3.3 关键点的提取 | 第32页 |
| 3.4 Hea PS局部特征描述子 | 第32-36页 |
| 3.4.1 支撑区域 | 第32-34页 |
| 3.4.2 Hea PS特征描述子的生成 | 第34-36页 |
| 3.5 实验分析 | 第36-53页 |
| 3.5.1 Interest Points数据集上的性能 | 第37-40页 |
| 3.5.1.1 数据集说明 | 第37页 |
| 3.5.1.2 参数说明 | 第37页 |
| 3.5.1.3 评价标准 | 第37-38页 |
| 3.5.1.4 实验结果及讨论 | 第38-40页 |
| 3.5.2 PHOTOMESH数据集上的性能 | 第40-43页 |
| 3.5.2.1 数据集说明 | 第40页 |
| 3.5.2.2 评价标准 | 第40-41页 |
| 3.5.2.3 实验结果及讨论 | 第41-43页 |
| 3.5.3 TOSCA数据集上的性能 | 第43-47页 |
| 3.5.3.1 数据集及参数说明 | 第44页 |
| 3.5.3.2 评价标准 | 第44页 |
| 3.5.3.3 参数讨论 | 第44-46页 |
| 3.5.3.4 实验结果及讨论 | 第46-47页 |
| 3.5.4 SHREC 2010特征检测与描述数据集上的性能 | 第47-51页 |
| 3.5.4.1 数据集说明 | 第47页 |
| 3.5.4.2 评价标准 | 第47-48页 |
| 3.5.4.3 实验结果及讨论 | 第48-51页 |
| 3.5.5 SHREC 14 Human数据集上的性能 | 第51-53页 |
| 3.5.5.1 数据集说明 | 第51-52页 |
| 3.5.5.2 评价标准 | 第52页 |
| 3.5.5.3 实验结果及讨论 | 第52-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 显著性区域检测算法 | 第55-80页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 基于同源聚类的三维非刚性模型分割算法 | 第56-60页 |
| 4.2.1 同源一致性的计算 | 第56-57页 |
| 4.2.2 标量域的定义 | 第57-58页 |
| 4.2.3 基于同源聚类的三维非刚性模型分割算法 | 第58-60页 |
| 4.3 基于标量域聚类演变的显著性区域检测算法 | 第60-65页 |
| 4.3.1 聚类评估 | 第61-63页 |
| 4.3.1.1 标量域归一化 | 第61-62页 |
| 4.3.1.2 总持久度 | 第62页 |
| 4.3.1.3 聚类的总体评估 | 第62-63页 |
| 4.3.1.4 聚类的局部评估 | 第63页 |
| 4.3.2 标量域聚类演变算法 | 第63-64页 |
| 4.3.3 显著性区域的优化 | 第64-65页 |
| 4.4 实验分析 | 第65-79页 |
| 4.4.1 TOSCA数据集上的性能 | 第66-70页 |
| 4.4.1.1 数据集说明 | 第66页 |
| 4.4.1.2 评价标准 | 第66-67页 |
| 4.4.1.3 参数的讨论 | 第67-69页 |
| 4.4.1.4 实验结果及讨论 | 第69-70页 |
| 4.4.2 Princeton Segmentation数据集上的性能 | 第70-74页 |
| 4.4.2.1 数据集及参数说明 | 第70-71页 |
| 4.4.2.2 评价标准 | 第71-73页 |
| 4.4.2.3 实验结果及讨论 | 第73-74页 |
| 4.4.3 SHREC 2010特征检测与描述数据集上显著性区域检测的性能 | 第74-77页 |
| 4.4.3.1 数据集及参数说明 | 第74页 |
| 4.4.3.2 实验结果及讨论 | 第74-77页 |
| 4.4.4 SHREC 2010特征检测与描述数据集上模型匹配的性能 | 第77-79页 |
| 4.4.4.1 参数说明 | 第77页 |
| 4.4.4.2 评价标准 | 第77-78页 |
| 4.4.4.3 实验结果及讨论 | 第78-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第五章 三维非刚性模型配准算法 | 第80-101页 |
| 5.1 引言 | 第80-81页 |
| 5.2 基于分层策略的三维非刚性模型配准算法 | 第81-90页 |
| 5.2.1 三维几何模型的树形表示 | 第81-84页 |
| 5.2.1.1 扩散几何 | 第82页 |
| 5.2.1.2 特征点和特征区域的提取 | 第82-83页 |
| 5.2.1.3 三维几何模型的树形表示 | 第83-84页 |
| 5.2.2 三维模型的分层配准算法 | 第84-85页 |
| 5.2.2.1 内部节点的匹配 | 第84页 |
| 5.2.2.2 叶节点的匹配 | 第84-85页 |
| 5.2.2.3 三维模型的分层配准 | 第85页 |
| 5.2.3 实验分析 | 第85-90页 |
| 5.2.3.1 数据集及参数说明 | 第86页 |
| 5.2.3.2 评价标准 | 第86-87页 |
| 5.2.3.3 定性分析 | 第87-88页 |
| 5.2.3.4 定量分析 | 第88-90页 |
| 5.2.3.5 运行时间分析 | 第90页 |
| 5.3 基于均衡化函数匹配的三维非刚性模型配准算法 | 第90-100页 |
| 5.3.1 函数匹配 | 第90-94页 |
| 5.3.1.1 函数匹配的定义 | 第91-92页 |
| 5.3.1.2 基函数的选取 | 第92-93页 |
| 5.3.1.3 函数匹配的计算 | 第93-94页 |
| 5.3.2 基于均衡化函数匹配的模型配准 | 第94-96页 |
| 5.3.3 实验分析 | 第96-100页 |
| 5.3.3.1 评价标准 | 第96-97页 |
| 5.3.3.2 TOSCA数据集上的性能 | 第97-99页 |
| 5.3.3.3 SCAPE数据集上的性能 | 第99-100页 |
| 5.4 本章小结 | 第100-101页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第101-104页 |
| 6.1 全文总结 | 第101-102页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-112页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第112页 |
