I detta dokument föreslår vi en metod för tredimensionell (3-D) modell indexering baserad på tvådimensionella (2-D) vyer, som vi kallar adaptiva vyer kluster (AVC). Målet med denna metod är att ge ett "optimalt" urval av 2-D-vyer från en 3-D-modell, och en probabilistisk Bayesisk metod för 3-D-modell hämtning från dessa vyer. Den karakteristiska visningsalgoritmen är baserad på en adaptiv klusteralgoritm och använder statistiska modellfördelningspoäng för att välja det optimala antalet vyer. Med utgångspunkt i att alla åsikter inte har lika stor betydelse inför vi också en ny Bayesiansk strategi för att förbättra återhämtningen. Slutligen presenterar vi våra resultat och jämför vår metod med några toppmoderna 3-D hämtningsdeskriptorer i Princeton 3-D Shape Benchmark-databasen och en 3-D-CAD-modelldatabas som tillhandahålls av biltillverkaren Renault.
Ansary m.fl. REF föreslog en adaptiv vyer kluster (AVC) algoritm som skulle kunna uppnå 3D-modell hämtning.
A Bayesian 3-D Search Engine Using Adaptive Views Clustering
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}