三维模型特征提取和相关反馈算法研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文工作 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 三维模型检索的研究内容 | 第17-29页 |
| ·三维模型检索 | 第17-24页 |
| ·系统框架 | 第17-18页 |
| ·三维模型的表示 | 第18-19页 |
| ·预处理技术 | 第19页 |
| ·特征提取技术综述 | 第19-22页 |
| ·相似性度量 | 第22-23页 |
| ·用户界面 | 第23-24页 |
| ·性能评价 | 第24页 |
| ·相关反馈技术 | 第24-27页 |
| ·文本检索中的相关反馈 | 第25-26页 |
| ·图像检索中的相关反馈 | 第26-27页 |
| ·三维领域的相关反馈 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 三维模型特征提取技术的研究 | 第29-45页 |
| ·相关知识 | 第29-30页 |
| ·特征提取的概念 | 第29页 |
| ·理想的特征描述符具备的条件 | 第29-30页 |
| ·预处理技术 | 第30-33页 |
| ·改进的PCA | 第30-31页 |
| ·各向同性变换 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-33页 |
| ·一种改进的极限投影的三维模型特征提取方法 | 第33-36页 |
| ·极限投影法 | 第33-34页 |
| ·算法描述 | 第34-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-36页 |
| ·一种基于深度图像的三维模型特征提取算法 | 第36-44页 |
| ·算法的提出 | 第36-38页 |
| ·算法描述 | 第38-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 一种基于加权支持向量机的相关反馈技术 | 第45-57页 |
| ·相关反馈的思想 | 第45-46页 |
| ·基于加权支持向量机的相关反馈技术 | 第46-55页 |
| ·统计学习理论 | 第46-47页 |
| ·支持向量机的分类原理 | 第47-52页 |
| ·加权支持向量机 | 第52-53页 |
| ·加权支持向量机的算法流程 | 第53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 三维模型检索系统设计与实现 | 第57-65页 |
| ·系统功能设计 | 第57-58页 |
| ·系统流程图 | 第58-59页 |
| ·系统界面 | 第59-62页 |
| ·开发与运行环境 | 第62-64页 |
| ·开发环境 | 第63-64页 |
| ·运行环境 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 本文主要工作总结 | 第65-66页 |
| 未来的研究工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
