Abstract-We tar upp innehållsbaserad hämtning av kompletta 3D-objektmodeller genom en probabilistisk generativ beskrivning av lokala formegenskaper. Den föreslagna formbeskrivningsramen karakteriserar ett 3D-objekt med provtagna multivariata sannolikhetstäthetsfunktioner av dess lokala ytegenskaper. Denna densitetsbaserade deskriptor kan effektivt beräknas via kärnans densitetsuppskattning (KDE) tillsammans med snabb Gauss transform. Den icke-parametriska KDE-tekniken tillåter tillförlitlig karakterisering av en mängd olika former och avkastningsdeskriptorer som förblir relativt okänsliga för små formförändringar och meshupplösning. Densitetsbaserad karakterisering inducerar också en permutations egenskap som kan användas för att garantera varians i formmatchningsstadiet. Som bevisats av omfattande hämtningsförsök i flera 3D-databaser, ger vårt ramverk toppmodern diskriminering över en bred och heterogen uppsättning formkategorier.
I REF ), Akgul et al. föreslog en probabilistisk generativ deskriptor som kan använda lokala formegenskaper för 3D-form hämtning.
3D Model Retrieval Using Probability Density-Based Shape Descriptors
{'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']}