三维模型Markov模型隐Markov模型统计特征量分类算法论文

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1、基于Markov模型和隐Markov模型的三维模型分类研究【摘要】随着三维建模技术的日益成熟和互联网技术的飞速发展, 三维模型的数量呈现出爆炸式的增长趋势。三维模型在分子生物、文 化遗产保护、计算机辅助设计和制造等众多领域发挥着非常重要的作 用。本文针对海量三维模型快速查找的需求,基于现有的统计特征提 取方法,提出基于马尔可夫 (Markov)模型的三维模型分类算法。主要 工作包括:(1)总结和分析了三维模型检索与分类的研究现状。(2) 了解了现有的三维模型特征提取算法:视觉特征提取方法、几何学特 征提取方法、中轴骨架特征提取方法和统计特征提取方法以及各种算 法的优缺点。并重点研究和比较了统计

2、特征提取方法中的三类算法: 形状直方图算法、点密度法、加权点集法。(3)通过熟悉Markov过程、 Markov链基本概念及应用,提出了基于Markov模型的三维模型分类 算法。该算法利用Markov模型在处理紧邻关系上的优势,通过对模型 切分、提取特征、建立模型,这样既考虑到了模型的局部特征,还考虑 到紧邻区域特征的紧密联系,而不是像传统的基于统计特征的三维模 型检索算法,只通过相应的局部特征量的相似距离计算来对模型进行 相似度匹配。并通过对普林斯顿大学现有三维模型数据库的部分模型 进行实验,.更多还原以【Ab stract】 With rapid development of the th

3、ree-dimensional (3D) modeling technology and Internet technologies, the amount of 3D models take on an rapid increasing trend. And 3D models play a very important role in many fields, such as molecular biology, cultural heritage protection, computer-aided design and manufacturing and so on. This pap

4、er proposes a new method of 3D object classification based on existing statistical feature extraction method and Markov model to arrive accuracy and efficiently classif. 更多还原 【关键词】 三维模型;Markov模型;隐Markov模型;统计特征 量;分类算法【Key words 3D model; Markov model; HMM; statistical features; classification algorit

5、hm【索购论文全文】G我138113721 139938848即付即发日录摘要3-4Abstract 4 目录6-8 第一章绪论8-141.1研究背景与相关知识8-111.2本文的核心工作11-121.3本文的内容安排12-14第二章三维模型统计特征提取方法14-192.1三维模型特征提取概述14-162.1.2基于几何学的特征提取方法14-152.1.3中轴骨架特征提取方法152.1.4统计特征提取方法15-162.2基于三维模型的统计特征16-182.2.1形状直方图16-172.2.2 点密度 17-182.2.3加权点集182.3本章小结18-19第三章Markov模型及其应用研究19

6、-313.1 Markov 链概述 19-233.1.1 Markov链的基本概念19-213.1.2 Markov 链实例 21-233.2 Markov模型在三维模型分类中的应用23-303.2.1 建立 Markov 模型 23-253.2.2实验过程及结果25-303.3 本章小结 30-31第四章 隐Markov模型及其应用研究31-464.1隐Markov模型的描述31-414.1.1基本概念32-334.1.2三个基本问题33-414.2隐Markov模型在仿真模型中的应用41-454.2.1建立隐Markov模型的步骤424.2.2仿真模型建模过程42-454.2.3模型分类454.3本章小结45-46结论与展望46-47工作总结46今后的工作46-47参考文献

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