基于分層策略的三維非剛性模型配準(zhǔn)算法

　　在三維非剛性模型分析中，通常需要對(duì)不同姿態(tài)下的模型進(jìn)行配準(zhǔn)。針對(duì)傳統(tǒng)配準(zhǔn)算法存在復(fù)雜度高、計(jì)算量大、精確度低等問題，提出一種新的基于分層策略的三維非剛性模型配準(zhǔn)算法。首先，定義熱核簽名函數(shù)為模型的標(biāo)量域，使用同源聚類算法提取模型的特征點(diǎn)和特征區(qū)域，進(jìn)而提出三維幾何模型的樹形表示方法：它的根節(jié)點(diǎn)為三維幾何模型，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)為模型的特征區(qū)域，葉節(jié)點(diǎn)為包含在相應(yīng)區(qū)域的特征點(diǎn)。然后，根據(jù)三維幾何模型的樹形表示提出模型的分層配準(zhǔn)算法。在SHREC 2010模型配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上對(duì)比分析了分層配準(zhǔn)算法、推廣的多維尺度變換算法（ GMDS）和博弈論方法在等距變換、孔洞、小孔洞、尺度變換、局部尺度變換、重采樣、噪聲、散粒噪聲以及拓?fù)渥儞Q等情況下的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在以上三維幾何模型數(shù)據(jù)受干擾的情況下，分層配準(zhǔn)算法的準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于GMDS方法和博弈論方法，同時(shí)具有較低的計(jì)算復(fù)雜度。

　　近年來，隨著三維成像技術(shù)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了大量的3D圖形數(shù)據(jù)。三維傳感器采集的數(shù)據(jù)是物體的三維幾何形狀信息，能夠使智能設(shè)備更好地感知和理解現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，在人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)以及機(jī)器人等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。

　　計(jì)算三維幾何模型配準(zhǔn)，就是擬合模型之間的映射關(guān)系，尤其是滿足結(jié)構(gòu)約束的兩個(gè)模型之間的匹配，是計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的基本任務(wù)，在三維重建、三維目標(biāo)識(shí)別和三維模型檢索等任務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。一個(gè)常見的映射關(guān)系是等距映射，在該映射下，兩點(diǎn)之間的測(cè)地線距離保持不變。現(xiàn)實(shí)世界中存在著大量的非剛性變換（即近似的等距變換），例如人體關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)等，因此，計(jì)算三維非剛性模型的配準(zhǔn)具有非常重要的實(shí)際意義。
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