摘要
介绍了基于内容的三维模型特征提取中常用的模型归一化(Normalization)处理技术:主成分分析法(PCA)和最大法向量分布法(MND).对已有三维模型特征提取方法进行分类综述,包括基于投影的特征提取方法、基于统计分布的特征提取方法、基于拓扑关系的特征提取方法和基于几何结构的特征提取方法.最后对不同类型的特征提取方法进行详细的分析和比较.
This paper introduces two different model normalization technologies used in content-based feature extraction, including Principle Component Analysis and Maximum Normal Distribution. Four different methods of 3d model feature extraction, including projection-base, statistics-based, topology-based and geometry-based are summarized. At the end of this paper, a detail analysis and comparison of the four different feature extraction methods are proposed.
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2008年第2期313-319,共7页
Journal of Chinese Computer Systems
基金
国家"九七三"基金项目(2004CB719401)资助
国家自然科学基金项目(60542004)资助.
关键词
三维模型
特征提取
归一化
3D model
feature extraction
normalization
