Abstract-På grund av populariteten av dataspel och animation, forskning om 3D artikulerad geometri modell hämtning har lockat mycket uppmärksamhet under de senaste åren. De flesta befintliga verk tar dock fram högdimensionella funktioner för att representera modeller och lider av praktiska begränsningar. För det första kan avvikelser i högdimensionella funktioner ge otillförlitliga euklideiska avstånd och påverka hämtningsnoggrannheten. För det andra försämrar dimensionalitetens förbannelse också effektiviteten. I detta dokument föreslår vi en inbäddad hämtningsram för att göra dessa metoder mer praktiska. Den är baserad på en mångfacetterad inlärningsteknik, Diffusion Map (DM). Vi projicerar alla parvisa avstånd på ett lågdimensionellt utrymme. Detta förbättrar hämtningen noggrannhet eftersom intercluster avstånd är överdriven. Sedan anpassar vi utbyggnaden Density-Weighted Nyströ m och föreslår ytterligare ett nytt steg för att lokalt anpassa Nyströ m inbäddning till eigensolver inbäddning för att minska förlängningsfel och bevara hämtningsnoggrannheten. Slutligen föreslår vi en heurist för att hantera bortkopplade grenrör genom att utöka kärnmatrisen med flera likhetsåtgärder och genvägskanter, och ytterligare diskutera valet av DM-parametrar. Vi har infört två befintliga matchningsalgoritmer för testning. Våra experimentella resultat visar en förbättring av precisionen vid höga påminnelser och i hastighet. Vårt arbete ger en robust hämtningsram för matchning av multimediadata som ligger på flera olika områden.
Tam och Lau REF eigenanalyserar grafen för att hitta en icke-linjär projektion på ett lågdimensionellt funktionsutrymme.
Embedding Retrieval of Articulated Geometry Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}