基于机器学习的三维模型分割算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 三维网格分割概述 | 第7-8页 |
| 1.2 三维网格分割的发展及现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 三维网格分割的发展 | 第8-9页 |
| 1.2.2 三维网格分割算法的简单分析 | 第9-10页 |
| 1.3 网格模型及其数据形式 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基于机器学习的三维模型初分割 | 第14-28页 |
| 2.1 三维模型数据库 | 第14-15页 |
| 2.2 手工分割三维模型 | 第15-17页 |
| 2.3 网格几何特征提取 | 第17-24页 |
| 2.3.1 三维网格模型几何特征 | 第17-22页 |
| 2.3.2 本文用到的三维模型特征 | 第22-24页 |
| 2.4 分类器简介 | 第24-26页 |
| 2.5 分类器训练集构建 | 第26页 |
| 2.6 实验结果及分析 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 机器学习初分割结果的优化 | 第28-42页 |
| 3.1 分割线区域细化 | 第28-33页 |
| 3.1.1 分割线区域填充 | 第28-29页 |
| 3.1.2 分割线细化 | 第29-31页 |
| 3.1.3 细化分割边去噪 | 第31-32页 |
| 3.1.4 剪枝处理 | 第32-33页 |
| 3.2 分割线闭合 | 第33-38页 |
| 3.2.1 最短路径闭合方法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 最大权重闭合方法 | 第35-38页 |
| 3.3 分割线去锯齿优化 | 第38-39页 |
| 3.4 输出区域标签 | 第39-40页 |
| 3.5 优化结果及分析 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 三维网格分割方法的客观评价 | 第42-53页 |
| 4.1 几种分割方法的视觉比较 | 第42-46页 |
| 4.2 普林斯顿三维网格分割评价 | 第46-52页 |
| 4.2.1 普林斯顿四个评价指标 | 第46-49页 |
| 4.2.2 其它分割方法 | 第49-50页 |
| 4.2.3 各分割方法的评价结果 | 第50-51页 |
| 4.2.4 各分割方法分模型类别比较 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在读期间参与的科研项目和发表的论文 | 第59页 |
