基于神经网络的双层辉光离子渗金属

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1、王新颖等：基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法*王新颖；岳远扬（长春工业大学计算机科学与工程学院，长春130012）摘要：针对三维模型特征提取方法进行了研究，在多线性主成分分析(MPCA)的基础上，提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA)方法，并将其应用到三维模型特征提取中。该方法首先将三维模型转化为多角度的二维投影图像，然后从多方向上通过张量进行特征提取，最后将提取到的特征应用到三维模型检索中。对PrincetonShapeBenchmark的实验表明，该特征提取方法不仅优于经典的形状分布等方法还优于传统的MPCA特征提取方

2、法。关键词：张量子空间;多线性主成分分析;三维模型检索中图分类号：TP391Amethodof3DmodelfeatureextractionandretrievalbasedontensorsubspacelearningWANGXinying；YUEYuanyang(CollegeofComputerScienceandEngineering,ChangchunUniversityofTechnology,Changchun130012,China)Abstract：Featureextractionmethodfor3Dmodelwasstudied.AmethodofW

3、eightedMulti-linearPrincipalComponentAnalysis(WMPCA)forfeatureextractionbasedonMulti-linearPrincipalComponentAnalysiswasproposedinthispaper,anditwasappliedto3Dmodelfeatureextraction.Firstly,the3Dmodelwastransformedintomulti-angle2Dprojectionimages,andthenwereextractedfeaturesusingtensorfromm

4、ulti-direction.Finally,theextractedfeatureswereappliedto3Dmodelretrieval.ExperimentalresultsonPrincetonShapeBenchmarkshowthatthefeatureextractionmethodisbetterthanclassicalshapedistributionmethodandtraditionalMPCAmethod.Keywords：tensorsubspacelearning;multi-linearprincipalcomponentanalysis;3

5、Dmodelretrieval王新颖等：基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法0前言收稿日期：2015-09-25基金项目：国家自然科学基金资助项目(61303132)；吉林省科技厅自然科学基金资助项目(201215127)作者简介：王新颖(1979－)，女，长春人，副教授，博士，硕士生导师，主要从事机器学习、数据挖掘、三维模型检索等研究。Tel：86-15943029559，E-mail：wang_xinying1979@163.com；岳远扬（1987－），男，硕士研究生，主要从事三维模型检索研究。三维模型在许多领域得到了广泛应用如：虚拟现实[1]、计算机视觉[2][3

6、]、3D游戏[4]、3D影视等。目前，三维建模技术已经相当成熟，大量的三维模型在互联网上传输。而针对这些数量庞大的三维模型，如何进行有效的管理和检索便成为了国内外的研究热点课题[5][6]。在三维模型检索领域，经常使用的方法是基于内容的三维模型检索技术ContentBased3DModelRetrieval），该技术根据三维模型的几何形状或拓扑结构进行自动检索，从而提高了三维模型检索的自动化程度，成为当前三维模型检索的主要应用技术[5][7]。在计算机视觉等领域，利用影像序列来完成图像分割[8]、三维重构[9]等技术已经成为该领域的前沿方向，用三视张量来描述影像等媒体信息是近年

7、来众多学者关注的重点[10]。本文借鉴其他媒体信息的特征识别方法，考虑将张量子空间技术应用到三维模型的特征提取中，通过三视张量来描述模型的三维立体形状。同时在多线性主成分分析(MPCA)[11]的基础上，提出一种加权多线性主成分分析(WMPCA)方法，该方法不仅能有效保证模型投影图像像素的空间相关性，同时又能通过特征权值来提高三维模型的特征识别度。通过对PrincetonShapeBenchmark[12]的实验表明了该方法的有效性。王新颖等：基于张量子空间的三维模型特征提取及检索方法1张量