| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-39页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-20页 |
| 1.2 国内外相关工作研究进展 | 第20-37页 |
| 1.2.1 三维形状分析 | 第20-22页 |
| 1.2.2 三维形状的表示形式 | 第22-23页 |
| 1.2.3 曲面网格的谱处理 | 第23-25页 |
| 1.2.4 非刚性变形三维模型检索 | 第25-30页 |
| 1.2.5 非刚性3D模型检索的谱方法 | 第30-31页 |
| 1.2.6 基于神经网络的检索方法 | 第31-32页 |
| 1.2.7 曲面网格显著度的计算 | 第32-36页 |
| 1.2.8 曲面网格显著度计算的谱方法 | 第36-37页 |
| 1.3 本文主要研究思路 | 第37-39页 |
| 2 拉普拉斯算子与谱理论 | 第39-42页 |
| 2.1 Laplace-Beltrami算子 | 第39-41页 |
| 2.1.1 连续Laplace-Beltrami算子 | 第39-40页 |
| 2.1.2 离散Laplace-Beltrami算子 | 第40-41页 |
| 2.2 相关谱理论 | 第41页 |
| 2.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 均值标准化的拉普拉斯谱描述子 | 第42-75页 |
| 3.1 引言 | 第42-44页 |
| 3.2 Laplace-Beltrami谱描述子 | 第44-57页 |
| 3.2.1 谱描述子标准化的贡献率解释 | 第44-49页 |
| 3.2.2 经典的标准化方法 | 第49页 |
| 3.2.3 均值标准化的谱描述子 | 第49-51页 |
| 3.2.4 MNSD与FNSD的比较 | 第51-53页 |
| 3.2.5 MNSD与ANSD的比较 | 第53-57页 |
| 3.3 加权滤波谱描述子 | 第57-59页 |
| 3.3.1 不同均值谱标准化算子的差异 | 第57页 |
| 3.3.2 加权函数滤波方法的必要性 | 第57-58页 |
| 3.3.3 加权滤波HMNSD | 第58-59页 |
| 3.4 相似性度量 | 第59-60页 |
| 3.5 多分辨率融合算法 | 第60-64页 |
| 3.5.1 融合算法的必要性 | 第60-61页 |
| 3.5.2 多分辨率融合算法 | 第61-63页 |
| 3.5.3 截断数的估计 | 第63-64页 |
| 3.6 实验及其分析 | 第64-74页 |
| 3.6.1 模型检索基准库和评测标准 | 第64-65页 |
| 3.6.2 三种标准化方法的比较 | 第65-68页 |
| 3.6.3 模型变换的鲁棒性 | 第68-71页 |
| 3.6.4 加权滤波的影响 | 第71页 |
| 3.6.5 多分辨率融合算法的影响 | 第71-72页 |
| 3.6.6 与其他检索方法的比较 | 第72-74页 |
| 3.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 4 基于Laplace-Beltrami谱和改进超限学习机的3D模型检索方法 | 第75-93页 |
| 4.1 引言 | 第75-77页 |
| 4.2 改进的超限学习机 | 第77-83页 |
| 4.2.1 算法简介 | 第77-79页 |
| 4.2.2 USUA收敛性证明 | 第79-83页 |
| 4.3 多网络3D模型检索方法 | 第83-87页 |
| 4.3.1 单网络模型 | 第83-84页 |
| 4.3.2 多网络模型 | 第84-87页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第87-92页 |
| 4.4.1 USUA方法的收敛性实验 | 第87-89页 |
| 4.4.2 模型泛化能力的影响 | 第89-90页 |
| 4.4.3 与其它检索方法的比较 | 第90-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 5 全局相关和多水平均值谱信号 | 第93-116页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.2 全局相关的谱信号和多水平均值谱信号 | 第94-97页 |
| 5.2.1 热均值信号HMS | 第94-95页 |
| 5.2.2 基于谱不规则量的曲面网格显著度检测 | 第95-96页 |
| 5.2.3 全局相关与多水平均值谱信号的原理 | 第96-97页 |
| 5.3 最优k秩近似信号 | 第97-100页 |
| 5.3.1 最优k秩近似信号 | 第97-98页 |
| 5.3.2 关联程度的内涵 | 第98-99页 |
| 5.3.3 多分辨率融合最优k秩近似信号 | 第99-100页 |
| 5.4 多水平均值波动核信号 | 第100-101页 |
| 5.4.1 波动核信号 | 第100-101页 |
| 5.4.2 多水平均值波动核信号 | 第101页 |
| 5.5 两种谱信号在显著度检测中的应用 | 第101-105页 |
| 5.5.1 显著度检测的机理 | 第101-102页 |
| 5.5.2 峰值压制方法 | 第102-103页 |
| 5.5.3 阶梯函数加权算法 | 第103-104页 |
| 5.5.4 谱信号组合算法 | 第104-105页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第105-115页 |
| 5.6.1 谱信号压制值的影响 | 第105-108页 |
| 5.6.2 阶梯函数加权算法的影响 | 第108-109页 |
| 5.6.3 对噪音的鲁棒性 | 第109-110页 |
| 5.6.4 显著区域的特点 | 第110-113页 |
| 5.6.5 与其他算法的对比 | 第113-115页 |
| 5.7 本章小结 | 第115-116页 |
| 6 结论与展望 | 第116-119页 |
| 6.1 结论 | 第116-117页 |
| 6.2 创新点 | 第117页 |
| 6.3 展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-130页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第130-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 作者简介 | 第132页 |
