基于SDF及K-Means三维模型一致性分割算法?
贾晖1
张建刚2
1.西安邮电大学计算机学院 西安 7101212.西安热工研究院有限公司电站信息及监控技术部 西安 710032
摘要：为提高三维模型集一致性分割算法的准确率,提出一种基于SDF及K-Means的三维模型集一致性分割算法.提取模型集中各个模型的SDF特征;计算模型的显著特征点代表模型的分割部位并作为K-Means聚类的初始中心点,采用K-Means算法对模型集上每个三维模型进行聚类分割.实验结果表明,该算法能够对模型集进行有意义的一致性分割,且面片平均划分准确率较好.
关键词：三维模型一致性分割形状直径函数K均值聚类
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61572399)陕西省教育厅专项科研项目(15JK1656)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 2141-2144 )
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