文献

J-GLOBAL ID：201702249835607213   整理番号：17A1626383

メッシュ顕著性を組み合わせたスペクトルクラスタリングによるメッシュ分割【Powered by NICT】

Mesh segmentation by combining mesh saliency with spectral clustering

著者 (3件)： Jiao Xue (Institute of Mathematics, Jilin University, Changchun, China) ,  Wu Tieru (Institute of Mathematics, Jilin University, Changchun, China) ,  Qin Xuzhou (Institute of Mathematics, Jilin University, Changchun, China)
資料名： Journal of Computational and Applied Mathematics  (Journal of Computational and Applied Mathematics)
巻： 329  ページ： 134-146  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0152A  ISSN： 0377-0427  CODEN： JCAMDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,メッシュ顕著性を組み合わせたスペクトルクラスタリングにより視覚的に意味のあるセグメンテーションを達成する新しいメッシュセグメンテーション手法を提案した。著者らの方法は,スペクトル空間の中に元のメッシュモデルを埋め込むことによりセグメンテーション問題を解決した。メッシュ凹面領域は視覚理論における最小ルールに従って決定し,其れからあるLaplace行列は,メッシュ顕著性と曲率情報を考慮して定義した。次に,固有値分解法によるLaplace行列の最初のk固有ベクトルを計算し,元のメッシュK次元スペクトル空間に埋め込む。最後に,Gauss混合法を用いて視覚的に意味のあるセグメンテーションを達成でき,初期クラスタ中心は,メッシュ顕著性によって決定される。実験結果は,提案したセグメンテーション手法の有効性を実証した。特に凸領域と分枝成分を有するモデルに対して,提案手法では,より優れた視覚品質を達成することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 凹面 ,  *クラスタ ,  モデル ,  視覚 ,  曲率 ,  凸形 ,  セグメンテーション ,  *要素分割 ,  固有ベクトル ,  *スペクトル ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 固有値分解 ,  メッシュモデル ,  *メッシュ分割 ,  *スペクトラルクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： メッシュセグメンテーション ,  スペクトル埋込み ,  メッシュ顕著性 ,  クラスタリング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： メッシュ ,  スペクトルクラスタリング ,  メッシュ分割