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文檔簡介
1、隨著三維模型的大量產(chǎn)生，三維模型檢索技術(shù)逐漸受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。其中比較主要的檢索方法是基于內(nèi)容的三維模型檢索，而基于內(nèi)容的檢索技術(shù)的核心是特征提取。本文在借鑒其他多媒體信息的特征識別方法基礎(chǔ)上，考慮將張量子空間技術(shù)應(yīng)用到三維模型的特征提取中，通過三視張量來描述模型的三維立體形狀。同時在多線性主成分分析(MPCA)的基礎(chǔ)上，提出加權(quán)多線性主成分分析(WMPCA)的特征提取方法以及加權(quán)多線性主成分分析與加權(quán)線性判別分析相融合的特征識別方
2、法(WMPCA+WLDA)。
本文的主要工作如下：
1、對三維模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和預(yù)處理，減少由于模型不統(tǒng)一產(chǎn)生的影響，將預(yù)處理后的三維模型轉(zhuǎn)化為多角度的二維投影圖像。
2、為了保持三維模型內(nèi)部信息的完整性，將二維投影圖像看做多維張量提出了一種加權(quán)多線性主成分分析(WMPCA)方法，并將其應(yīng)用到三維模型特征提取中。
3、提出了一種加權(quán)多線性主成分分析與加權(quán)線性判別分析相融合的特征識別方法(WMPCA+
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