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三维极半径矩及其在三维模型检索中的应用

3D Polar-Radius-Invariant-Moments and Their Application to 3D Model Retrieval

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【作者】 李宗民； 于广斌； 刘玉杰； 李华；

【Author】 LI Zong-Min~(1,2,3),YU Guang-Bin~1,LIU Yu-Jie~(1,2,3),LI Hua~2~1(School of Computer Science and Communication Engineering,China Universityof Petroleum,Dongying 257061)~2(The Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Institute of ComputingTechnology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100080)~3(Graduate School,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039)

【机构】 中国石油大学计算机与通信工程学院； 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室；

【摘要】 提出一种用于三维数据模型检索的三维极半径矩.证明这种矩具有平移、缩放和旋转的不变性.给出18个不变矩表达式,可用于三维模型的比较和识别.实验验证特征向量的不变性.并且,基于这种三维极半径矩的识别算法具有较好的识别率.

【Abstract】 A novel moment,3D polar-radius-invariant-moment,is proposed for the 3D object recognition and classification.Some properties of the new moments including the invariance on shift,rotation and scale transforms are studied and proved.Eighteen moment invariants are derived and tested. Examples are presented to illustrate the performance and invariance of these moments.With the help of these moment invariants,the 3D models are distinguished accurately.

【关键词】 三维模型； 极半径矩； 形状识别；
【Key words】 3D Model； Polar-Radius-Invariant-Moment； Shape Recognition；
【基金】 国家自然科学基金项目(No.60573154);国家973重点基础研究发展规划项目(No.2004CB318000);国家自然科学基金重点项目(No.60533090)
  • 【文献出处】 模式识别与人工智能 ,Pattern Recognition and Artificial Intelligence , 编辑部邮箱 ,2006年03期
  • 【分类号】TP391.3
  • 【被引频次】25
  • 【下载频次】138
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