非刚性三维模型检索特征提取技术研究
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作者简介:

李海生(1974-),男,山东宁津人,博士,教授,CCF高级会员,主要研究领域为计算机图形学,可视化;吴晓群(1984-),女,博士,讲师,CCF专业会员,主要研究领域为计算机图形学;孙莉(1992-),女,硕士生,CCF学生会员,主要研究领域为计算机图形学;蔡强(1969-),男,博士,教授,博士生导师,CCF高级会员,主要研究领域为计算机图形学,智能信息处理;武玉娟(1992-),女,硕士生,CCF学生会员,主要研究领域为计算机图形学;杜军平(1963-),女,博士,教授,博士生导师,CCF杰出会员,主要研究领域为智能信息处理,人工智能.

通讯作者:

李海生,E-mail:lihsh@th.btbu.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(61320106006,61532006,61602015);北京市自然科学基金(4162019);北京市科技计划(Z161100001616004)


Survey on Feature Extraction Techniques for Non-Rigid 3D Shape Retrieval
Author:
Affiliation:

Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61320106006, 61532006, 61602015); Beijing Natural Science Foundation (4162019); Beijing Science and Technology Project (Z161100001616004)

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    摘要:

    三维模型特征描述符是一种简洁且信息量丰富的表示方式,特征提取是许多三维模型分析处理任务的关键步骤.近年来,针对非刚性三维模型特征提取技术的研究引起了人们的广泛关注.首先,汇总了常用的非刚性三维模型基准数据集和算法评价标准;然后,在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将非刚性三维模型特征分为人工设计的特征描述符和基于学习的特征描述符两大类,并分别加以介绍,对每类方法所包含的典型算法,尤其是近几年基于深度学习的特征提取算法的基本思想、优缺点进行了分析、对比和总结;最后进行总结,并对未来可能的发展趋势进行了展望.

    Abstract:

    Shape descriptor is a concise and informative representation. Feature extraction is a key step in many 3D shape analysis tasks. In recent years, feature extraction technologies of non-rigid 3D shape have attracted a lot of attentions. This paper firstly introduces the evaluation criteria and the datasets which are commonly used as benchmark in non-rigid 3D shape feature extraction. Secondly, based on extensive research on the existing literatures and the latest achievements, the paper categorizes the non-rigid 3D shape descriptors into two types:Hand-Crafted shape descriptors and learning based shape descriptors. The basic ideas, advantage and disadvantage of typical algorithms belong to each category, especially the most recent feature extraction algorithms based on deep learning are analyzed, compared and summarized. Finally, some potential future work is discussed.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李海生,孙莉,武玉娟,吴晓群,蔡强,杜军平.非刚性三维模型检索特征提取技术研究.软件学报,2018,29(2):483-505

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  • 收稿日期:2017-05-19
  • 最后修改日期:2017-07-16
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  • 在线发布日期: 2017-10-09
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