Vi föreslår en ny metod för att upptäcka nätsalt, ett perceptuellt baserat mått på betydelsen av en lokal region på en 3D-yta. Vår metod inkluderar globala överväganden genom att använda spektral attribut för maskan, till skillnad från de flesta befintliga metoder som typiskt är baserade på lokala geometriska signaler. Först tar vi hänsyn till egenskaperna hos nätets logLaplaciska spektrum. De frekvenser som visar skillnader från förväntat beteende fångar upp intensitet i frekvensdomänen. Information om dessa frekvenser beaktas i den rumsliga domänen på flera rumsliga skalor för att lokalisera de framträdande funktionerna och ge de slutliga framträdande områdena. Effektiviteten och robustheten i vårt tillvägagångssätt visas genom jämförelser med tidigare tillvägagångssätt på en rad olika testmodeller. Fördelarna med den föreslagna metoden utvärderas ytterligare i tillämpningar som t.ex. förenkling av maskor, segmentering av maskor och integrering av skanningar, där vi visar hur inkorporering av maskstorlekar kan ge bättre resultat.
Sång och al. REF uppnådde goda effektresultat genom att analysera spektralegenskaperna hos det log-laplaciska spektrumet av en maska.
Mesh saliency via spectral processing
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}