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J-GLOBAL ID：201702290560616929   整理番号：17A0172551

三角形メッシュモデル特徴線の局所サンプリング追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Feature Lines Extraction of Triangle Meshes Based on Local Sampling and Tracking

著者 (3件)： Mo Jianqing (School of Art & Design, Guangdong University of Technology) ,  He Hanwu (Guangdong Provincial Key Laboratory of CIMS, Guangdong University of Technology) ,  Li Jinfang (Guangdong Provincial Key Laboratory of CIMS, Guangdong University of Technology)
資料名： Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao  (Jisuanji Fuzhu Sheji yu Tuxingxue Xuebao)
巻： 28  号： 10  ページ： 1644-1653  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1498A  ISSN： 1003-9775  CODEN： JFTXFX  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： 既存の特徴抽出アルゴリズムは大域的サンプリングに依存し,効率が高くなく,複雑なモデルの実時間輪郭抽出を実現することが困難であるという問題を解決するために,局所サンプリング追跡アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,多重識別指標を用いて特徴を認識し,相対的二面角,頂点の角,および通常の投票テンソルの利点を十分発掘し,特徴認識の信頼性を向上させる。特徴の追跡は初期特徴集合の集合に基づき、三-三の隣接関係に基づき、追跡過程において各種類の特徴を動的に、適応的に検出し、特徴エッジを拡張し、局部サンプリングの大域的特徴を実現する目標を実現した。最後に,隅角部から弱い輪郭曲線を追跡し,輪郭の完全性を保証した。CADとデジタル医学分野の応用実例により、本文のアルゴリズムに対して検証を行い、結果はこのアルゴリズムが実行可能かつ効率的であることを表明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： テンソル ,  特徴抽出 ,  完全性 ,  多重化 ,  *アルゴリズム ,  ディジタル方式 ,  二面角 ,  信頼性 ,  投票
準シソーラス用語： 隣接関係 ,  特徴認識 ,  輪郭抽出 ,  実時間 ,  *追跡アルゴリズム ,  *三角形メッシュ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： extraction of feature lines ,  local sampling ,  dihedral angle ,  angle defect ,  normal tensor voting

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 三角形 ,  メッシュモデル ,  サンプリング ,  追跡アルゴリズム