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三角网格模型匹配分析

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:4
摘 要:将主成分分析(PCA)方法与迭代近邻点(ICP)算法相结合,提出一种三角网格三维模型匹配方法.利用PCA方法将两个三维模型进行初始定位,再利用ICP方法进行微调校准;然后,以差值平方和函数来定量评估两
  • 【题 名】三角网格模型匹配分析
  • 【作 者】刘斌 上官宁 江开勇
  • 【机 构】华侨大学机电及自动化学院 福建泉州362021
  • 【刊 名】《华侨大学学报:自然科学版》2009年 第6期 606-609页 共4页
  • 【关键词】三维模型 相似度 匹配 主成分分析 迭代近邻点算法
  • 【文 摘】将主成分分析(PCA)方法与迭代近邻点(ICP)算法相结合,提出一种三角网格三维模型匹配方法.利用PCA方法将两个三维模型进行初始定位,再利用ICP方法进行微调校准;然后,以差值平方和函数来定量评估两模型的相似度.这种两阶段的定位校准方法,不仅可让所有比对的模型都处在相同的校准条件下,也可避免因为位移量过大而造成ICP方法校准失败情况的发生.最后,给出一些对模型相似度进行评定的实例.
 
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  • (1) 三维模型,相似度,匹配,主成分分析,迭代近邻点算法
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