基于谱对称的形状配准方法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》

韩丽 李丹 刘书宁 陈思宇 朴京钰 唐棣†

摘要： 针对现有三维形状配准方法中存在左右翻转的错误匹配问题，提出了基于内蕴对称特征检测的高效形状配准算法。首先，通过热核与几何约束，构建模型的内蕴自对称点对；其次，基于谱嵌入特征空间分析，提取模型的内蕴对称平面，并依据模型表面法向量，有效识别模型的左右结构属性；然后，根据内蕴对称点对，获得模型的一致性谱对称结构描述；最后，引入一致性点漂移算法(CPD)，实现基于谱对称的非刚性模型的形状配准，有效避免了模型配准中的左右结构翻转问题。实验进一步论证了这种方法不仅有效提高模型匹配的效率，而且能有效识别同类模型的结构特征，对于非刚性模型的配准具有较强的鲁棒性。

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