基于显著性分析的网格模型语义特征线提取OA北大核心CSCDCSTPCD
Semantic feature lines extraction on mesh model based on saliency analysis
现有的基于局部微分属性度量的网格模型特征线提取方法较难描述模型全局语义特征.为解决该问题,提出一种基于显著性分析的、符合人类视觉注意力机制的语义特征线提取算法.首先以谱图理论为工具,构建网格模型光顺三维基准面,获取网格顶点显著性重要度;利用离散拉普拉斯—贝尔特拉米算子方向属性构建网格语义特征区域,提取特征区域骨骼线,对骨骼线进行优化后得到模型语义特征线.该算法完全去除了模型局部微分几何量的度量,提取的特征线能很好地完成全局语义特征描述.实验结果证明了算法的有效性.
郭艺辉;钟雪灵;陆寄远;黄承慧
广东金融学院 互联网金融与信息工程学院,广州510020广东金融学院 互联网金融与信息工程学院,广州510020广东金融学院 互联网金融与信息工程学院,广州510020广东金融学院 互联网金融与信息工程学院,广州510020
信息技术与安全科学
网格显著性全局语义特征特征线提取谱图几何处理
《计算机应用研究》 2021 (2)
605-610,6
国家自然科学基金资助项目(71501051,61872394,61772149)广东省普通高校人文社会科学研究重点项目(2018WZDXM032)广东省普通高校科研平台和科研创新项目(2020KTSCX085)广东省自然科学基金资助项目(2017A050501042)广州市科技计划项目(202002030473)广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2019A1515011953)
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