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Multi-Fourier Spectral Descriptor to Integrate Knowledge-Based Processing for Three-dimensional Shape Database

多傅里叶谱描述符集成三维形状数据库的基于知识的处理

基本信息

批准号：
20500090
负责人：
AONO Masaki
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Toyohashi University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2010
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20500090/
关键词：
三次元物体形状類似検索次元削減セグメンテーション分類三次元モデル突起形状多様体学習情報検索近傍ハッシングフーリエスペクトルスペクトルクラスタリングスペクトル回帰拡散写像クラスタリング多様体隣接グラフ特徴量

项目摘要

In this research, we have focused on integrating knowledge-based engineering on three-dimensional shape database, which are assumed to be encoded in our patented technology called MFSD (Multi-Fourier Spectral Descriptor) features. During the past three years, we have invented several new techniques ; the first one is "Linear Diffusion Projection (LDP)", which reduces the feature space into almost 1/10 dimensions with compact indices, keeping non-linear structure in higher dimensional space. The second one is "Segmentation based on protruded shape". This technique was presented in a workshop in February, 2011. This allows us to search similar shapes "by parts", which makes it possible to enumerate partially similar shapes, even though the shape as a whole may not be similar to the input query.

在这项研究中，我们专注于将基于知识的工程集成到三维形状数据库上，这些数据库被假设用我们的专利技术MFSD(多傅立叶光谱描述符)特征进行编码。在过去的三年里，我们发明了几种新的技术：第一种是线性扩散投影(LDP)，它将特征空间压缩到几乎1/10维，索引紧凑，在高维空间保持非线性结构。第二种是“基于凸起形状的分割”。这项技术是在2011年2月的一个研讨会上提出的。这允许我们“按部分”搜索相似的形状，这使得列举部分相似的形状成为可能，即使形状作为一个整体可能与输入查询不相似。