Spatialt lokaliserade deformationskomponenter är mycket användbara för formanalys och syntes i 3D geometri bearbetning. Flera metoder har nyligen utvecklats för att extrahera intuitiva och tolkningsbara deformationskomponenter. Dessa tekniker har dock grundläggande begränsningar, särskilt för maskor med buller eller storskaliga deformationer, och kan inte alltid identifiera viktiga deformationskomponenter. I detta dokument föreslår vi en ny mesh-baserad autoencoder arkitektur som klarar av maskor med oregelbunden topologi. Vi introducerar sparsam legalisering i detta ramverk, som tillsammans med konvolutionsoperationer, hjälper till att lokalisera deformationer. Vårt ramverk kan extrahera lokala deformationskomponenter från meshdataset med storskaliga deformationer och är robust mot buller. Det ger också en icke-linjär strategi för återuppbyggnad av maskor med hjälp av den extraherade basen, vilket är mer effektivt än den nuvarande linjära kombinationsmetoden. Omfattande experiment visar att vår metod överträffar toppmoderna metoder i både kvalitativa och kvantitativa utvärderingar.
Tan och Al. REF tillämpar rumslig grafkonvolution för att extrahera lokala deformationskomponenter av mesh.
Mesh-based Autoencoders for Localized Deformation Component Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}