Abstrakt. Avståndsmått, tillsammans med formfunktioner, är de mest kritiska komponenterna i en formbaserad 3D-modell hämtningssystem. Med tanke på en formfunktion kommer ett optimalt avståndsmått att variera per fråga, per användare eller per databas. Ingen enskild, fast avstånd åtgärd skulle vara tillfredsställande hela tiden. Detta dokument fokuserar på en metod för att anpassa avståndsmått till den databas som ska frågas ut genom att använda inlärningsbaserade dimensionsreduktionsalgoritmer. Vi jämför experimentellt sex sådana dimensionsreduktionsalgoritmer, både linjära och icke-linjära, för deras effektivitet i samband med formbaserad 3D-modellhämtning. Vi testade effektiviteten av dessa metoder genom att tillämpa dem på fem globala form funktioner. Bland de metoder för att minska dimensionerna som vi testade utfördes icke-linjära algoritmer för flerfaldig inlärning bättre än de andra, t.ex. Linjära algoritmer såsom huvudkomponentanalys. Prestanda av den bäst presterande kombinationen är ungefär samma som toppfinishern i SHREC 2006 tävlingen.
Samma år REF, Ohbuchi et al. experimentellt jämförde sex DR-algoritmer för deras effekt i samband med formbaserad 3D-modellhämtning.
Comparison of dimension reduction methods for database-adaptive 3D model retrieval
{'venue': 'Adaptive Multimedia Retrieval (AMR) 2007', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}