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J-GLOBAL ID：201702222034594405   整理番号：17A0173570

グリッドモデルに基づく簡略化した特徴抽出アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Heat Kernel Signature Extraction Algorithm Based on Mesh Simplification

著者 (4件)： Li Haisheng (School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University,Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety) ,  Sun Li (School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University,Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety) ,  Cai Qiang (School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University,Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety) ,  Cao Jian (School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University,Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety)
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 28  号： 10  ページ： 2546-2552,2559  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 特徴抽出アルゴリズムは,近年の三次元モデル特徴抽出アルゴリズムである。熱の計算効率が低いため、頂点数が多すぎる三次元モデルの処理時間が過、処理できない問題に対して、二次誤差測度グリッドモデル簡略化アルゴリズムを用いて三次元モデルに対して前処理を行い、簡略化したモデルに対してその特徴を抽出した。実験結果は,単純化されたモデルの処理効率が高く,オリジナルモデルのそれよりもはるかに少ないことを示し,オリジナルモデルの頂点数がより多くなるほど,効率はより大きくなることを示した。単純化したモデルの熱特性はオリジナルモデルの結果と基本的に一致し,モデルマッチングの必要条件を満たした。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  *特徴抽出 ,  必要条件 ,  加工時間 ,  *アルゴリズム ,  測度 ,  熱特性 ,  モデル縮小 ,  *簡素化 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： モデルマッチング ,  処理効率 ,  計算効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： non-rigid 3D model ,  mesh simplification ,  heat kernel signature ,  feature extraction

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： グリッド ,  モデル ,  簡略化 ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  提案