Ny form hämtning och interaktiva modellering algoritmer möjliggör återanvändning av befintliga modeller i många tillämpningar. De flesta av dessa tekniker kräver dock en förmärkt modell med viss semantisk information. Vi introducerar en helautomatisk metod för att samtidigt segmentera och upptäcka likheter inom en befintlig 3D arkitektonisk modell. Vårt ramverk närmar sig segmenteringsproblemet som ett vägt minimum set täcker över en ingång triangel soppa, och maximerar upprepningen av liknande segment för att hitta en bästa uppsättning unika komponenttyper och instanser. Lösningen för denna setcover formulering börjar med en sökning utrymme minskning för att eliminera osannolika kombinationer av trianglar, och fortsätter med en combinatorial optimering inom varje delad subrymd som ger komponenterna och deras typer. Vi visar de upptäckta komponenterna i en mängd arkitektoniska modeller som erhållits från offentliga databaser. Vi demonstrerar experiment som testar robustheten hos vår algoritm, i termer av tröskelkänslighet, vertexförskjutning och trianguleringsvariationer av den ursprungliga modellen. Dessutom jämför vi våra komponenter med konkurrerande metoder och utvärderar våra resultat mot användarbaserade segmenteringar. Vi har bearbetat en databas med 50 byggnader, med olika strukturer och över 200K polygoner per byggnad, med en segmenteringstid i genomsnitt upp till 4 minuter.
Aliaga m.fl. REF införde ett vägt minimiskydd för att maximera upprepningen av liknande segment för att samtidigt upptäcka likheter, särskilt för befintliga arkitektoniska 3D-modeller.
Coupled segmentation and similarity detection for architectural models
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}