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三维模型识别算法研究

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 引言第9-19页
   ·三维模型识别研究的科学意义和应用前景第9-14页
   ·三维模型识别的国内外研究现状第14-17页
     ·三维模型特征提取研究现状第14-15页
     ·三维模型识别方法研究现状第15-17页
   ·论文的主要研究内容第17页
   ·论文的结构安排第17-19页
第二章 基于核主成分分析的识别算法第19-30页
   ·选择特征描述符并提取特征向量第20页
   ·K-PCA算法描述第20-23页
     ·基于核主成分分析的识别算法原理第20-22页
     ·基于核主成分分析的三维模型识别算法原理第22-23页
   ·仿真结果与分析第23-29页
     ·仅使用KNN算法进行三维模型识别第24-25页
     ·仅使用PCA算法对原始特征向量进行数据降维第25页
     ·使用K-PCA算法对原始特征向量进行处理第25-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 基于局部稀疏表示的识别算法第30-43页
   ·稀疏表示技术的发展历史与研究现状第30-32页
   ·基于局部稀疏表示的识别第32-34页
     ·基于稀疏表示的识别方法第32-33页
     ·基于局部稀疏表示的识别方法第33-34页
   ·基于局部稀疏表示的三维模型识别第34-38页
     ·基于局部稀释表示的三维模型识别算法描述第34-35页
     ·三维模型特征描述符的选择第35-36页
     ·改进的SDF取值方法第36-37页
     ·特征向量构造方法第37-38页
     ·基于局部稀疏表示的三维模型识别第38页
   ·仿真结果与讨论第38-42页
     ·三维模型识别结果第38-41页
     ·算法的鲁棒性测试第41页
     ·与其他识别算法的比较第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 结论第43-45页
   ·总结第43-44页
   ·展望第44-45页
参考文献第45-51页
致谢第51-52页
攻读学位期间发表的学术论文目录第52-53页

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