Abstract-I detta dokument presenterar vi en utvärderingsmetod av 3D-mesh segmenteringsalgoritmer baserade på en mark-truth corpus. Denna corpus består av en uppsättning 3D-modeller grupperade i olika klasser (djur, möbler, etc.) i samband med flera manuella segmenteringar som produceras av mänskliga observatörer. Vi definierar en åtgärd som kvantifierar överensstämmelsen mellan två segmenteringar av en 3D-modell, oavsett deras granularitet. Slutligen föreslår vi en objektiv kvalitetspoäng för automatisk utvärdering av 3D-mesh-segmenteringsalgoritmer baserade på dessa åtgärder och på mark-truth corpus. Således är kvaliteten på segmenteringar som erhållits av automatiska algoritmer utvärderas på ett kvantitativt sätt tack vare kvalitet poäng, och på en objektiv basis tack vare marktruth corpus. Vårt tillvägagångssätt illustreras genom utvärderingen av två nya 3D-mesh-segmenteringsmetoder.
Slutligen föreslog vi en ram för att studera problemet med 3D-mesh-segmentering REF.
A framework for the objective evaluation of segmentation algorithms using a ground-truth of human segmented 3D-models