Detta dokument fokuserar på problemet med kategorisering av 3D-former. För en given uppsättning av träning 3D-former måste ett 3D-system för igenkänning av form kunna förutsäga klassmärkningen för en test 3D-form. Vi introducerar en ny discriminativ metod för att känna igen 3D form kategorier som bygger på en 3D rumslig pyramid (3DSP) nedbrytning. 3D lokala deskriptorer som beräknas på 3D former måste extraheras, för att sedan kvantifieras för att bygga en 3D visuell vokabulär för att karakterisera formerna. Vårt tillvägagångssätt delar upprepade gånger upp en kub inskriven i 3D-formen, och beräknar en viktad summa av histogram av visuella ordförekomster på allt finare delvolymer. Dessutom integrerar vi denna pyramidal representation med olika typer av kärnor, såsom histogram intersektion Kernel och den förlängda Gaussian Kernel med χ 2 avstånd. Slutligen gör vi en grundlig utvärdering av olika allmänt tillgängliga dataset, som definierar en genomtänkt experimentell uppsättning som ska användas för att fastställa ytterligare jämförelser mellan olika 3D-formers kategoriseringsmetoder.
López-Sastre m.fl. REF ) använder en 3D rumslig pyramid representation för 3D form kategorisering och klassificering.
Evaluating 3D spatial pyramids for classifying 3D shapes
{'venue': 'Comput. Graph.', 'journal': 'Comput. Graph.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}