| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 非刚性三维形状分析 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 非刚性模型预处理研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 非刚性模型特征提取研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 非刚性模型分割研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.4 非刚性模型特征匹配研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本课题主要研究内容 | 第14-18页 |
| 第2章 非刚性三维模型的预处理 | 第18-31页 |
| 2.1 模型简化 | 第18-25页 |
| 2.1.1 模型简化算法流程 | 第18-19页 |
| 2.1.2 实验结果 | 第19-25页 |
| 2.2 非刚性三维模型兴趣点提取 | 第25-30页 |
| 2.2.1 基于几何特征的兴趣点 | 第25-28页 |
| 2.2.2 基于WKS特征的兴趣点提取 | 第28-29页 |
| 2.2.3 几何+WKS兴趣点 | 第29页 |
| 2.2.4 兴趣点提取相关实验 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 非刚性三维模型的特征提取技术研究 | 第31-44页 |
| 3.1 几种基于谱的特征描述符 | 第31-37页 |
| 3.1.1 Laplace-Beltrami算子简介 | 第31-32页 |
| 3.1.2 模型数据离散化 | 第32-34页 |
| 3.1.3 特征描述符 | 第34-37页 |
| 3.2 非刚性模型多种特征描述符对比与融合 | 第37-38页 |
| 3.2.1 基于信息熵的多特征权值分配 | 第37-38页 |
| 3.2.2 多特征融合匹配算法实现流程 | 第38页 |
| 3.3 实验 | 第38-43页 |
| 3.3.1 数据集和评价标准 | 第38-40页 |
| 3.3.2 实验流程 | 第40页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 非刚性模型分割 | 第44-50页 |
| 4.1 基于k-means模型分割方法 | 第44-45页 |
| 4.2 基于k-means模型分割方法分析 | 第45-46页 |
| 4.3 优化的k-means模型分割方法 | 第46-47页 |
| 4.4 实验及其分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 非刚性模型特征匹配 | 第50-61页 |
| 5.1 简单几何距离度量 | 第50-51页 |
| 5.2 集合距离度量 | 第51-54页 |
| 5.2.1 点到点匹配 | 第51-52页 |
| 5.2.2 二分图匹配 | 第52-54页 |
| 5.3 其他的匹配方法简介 | 第54-58页 |
| 5.3.1 Bag of Feature | 第54-55页 |
| 5.3.2 豪斯多夫距离框架 | 第55-57页 |
| 5.3.3 豪斯多夫距离框架计算模型相似距离 | 第57-58页 |
| 5.4 实验及分析 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 非刚性三维模型系统的实现 | 第61-67页 |
| 6.1 WebGL相关技术简介 | 第61-62页 |
| 6.2 数据集简介 | 第62页 |
| 6.3 平台框架 | 第62-63页 |
| 6.4 技术路线 | 第63-64页 |
| 6.5 界面展示 | 第64-66页 |
| 6.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第7章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第67-68页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |