基于分层策略的三维非刚性模型配准算法

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上传日期: 2019-01-23

上 传 者: 易水寒他上传的所有资料

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标签:计算机视觉(362)3D(666)传感器(10642)

  在三维非刚性模型分析中,通常需要对不同姿态下的模型进行配准。针对传统配准算法存在复杂度高、计算量大、精确度低等问题,提出一种新的基于分层策略的三维非刚性模型配准算法。首先,定义热核签名函数为模型的标量域,使用同源聚类算法提取模型的特征点和特征区域,进而提出三维几何模型的树形表示方法:它的根节点为三维几何模型,内部节点为模型的特征区域,叶节点为包含在相应区域的特征点。然后,根据三维几何模型的树形表示提出模型的分层配准算法。在SHREC 2010模型配准数据集上对比分析了分层配准算法、推广的多维尺度变换算法( GMDS)和博弈论方法在等距变换、孔洞、小孔洞、尺度变换、局部尺度变换、重采样、噪声、散粒噪声以及拓扑变换等情况下的性能。实验结果表明,在以上三维几何模型数据受干扰的情况下,分层配准算法的准确性明显优于GMDS方法和博弈论方法,同时具有较低的计算复杂度。

  近年来,随着三维成像技术的快速发展,出现了大量的3D图形数据。三维传感器采集的数据是物体的三维几何形状信息,能够使智能设备更好地感知和理解现实场景,在人机交互、虚拟现实、增强现实以及机器人等领域有广泛的应用。

  计算三维几何模型配准,就是拟合模型之间的映射关系,尤其是满足结构约束的两个模型之间的匹配,是计算机视觉和计算机图形学的基本任务,在三维重建、三维目标识别和三维模型检索等任务中得到了广泛的应用。一个常见的映射关系是等距映射,在该映射下,两点之间的测地线距离保持不变。现实世界中存在着大量的非刚性变换(即近似的等距变换),例如人体关节的运动等,因此,计算三维非刚性模型的配准具有非常重要的实际意义。
 

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