[发明专利]一种基于多种特征描述符的三维模型分类方法在审
| 申请号： | 201910123038.0 | 申请日： | 2019-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN109829505A | 公开（公告）日： | 2019-05-31 |
| 发明（设计）人： | 沈琦;杨怡辰 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 朱昱 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多种特征描述符的三维模型分类方法，包括：选择多种特征描述符来提取三维模型的特征向量，特征描述符包括高斯曲率、形状直径函数和尺度不变特征转换；采用鲁棒主成分分析对特征向量进行去噪降维处理；使用基于密度的聚类算法进行聚类，得到三维模型分类结果。本发明使用多种特征描述符来控制基础数据可避免单一性，对提取得到的特征向量去噪降维并使用基于密度的聚类算法进行聚类，可获得更为准确的分类的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 特征描述符 三维模型 特征向量 聚类算法 聚类 去噪 分类 鲁棒主成分分析 曲率 分类结果 基础数据 降维处理 特征转换 直径函数 单一性 高斯 降维 尺度 | ||
【主权项】：
1.一种基于多种特征描述符的三维模型分类方法，其特征在于，包括：选择多种特征描述符来提取三维模型的特征向量，所述特征描述符包括高斯曲率、形状直径函数和尺度不变特征转换；采用鲁棒主成分分析对所述特征向量进行去噪降维处理；使用基于密度的聚类算法进行聚类，得到三维模型分类结果。
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