三维模型Markov模型隐Markov模型统计特征量分类算法论文.doc

基于Markov模型和隐Markov模型的三维模型分类研究【摘要】 随着三维建模技术的日益成熟和互联网技术的飞速发展,三维模型的数量呈现出爆炸式的增长趋势。三维模型在分子生物、文化遗产保护、计算机辅助设计和制造等众多领域发挥着非常重要的作用。本文针对海量三维模型快速查找的需求,基于现有的统计特征提取方法,提出基于马尔可夫(Markov)模型的三维模型分类算法。主要工作包括：(1)总结和分析了三维模型检索与分类的研究现状。(2)了解了现有的三维模型特征提取算法：视觉特征提取方法、几何学特征提取方法、中轴骨架特征提取方法和统计特征提取方法以及各种算法的优缺点。并重点研究和比较了统计特征提取方法中的三类算法：形状直方图算法、点密度法、加权点集法。(3)通过熟悉Markov过程、Markov链基本概念及应用,提出了基于Markov模型的三维模型分类算法。该算法利用Markov模型在处理紧邻关系上的优势,通过对模型切分、提取特征、建立模型,这样既考虑到了模型的局部特征,还考虑到紧邻区域特征的紧密联系,而不是像传统的基于统计特征的三维模型检索算法,只通过相应的局部特征量的相似距离计算来对模型进行相似度匹配。并通过对普林斯顿大学现有三维模型数据库的部分模型进行实验,.更多还原【Abstract】 With rapid development of the three-dimensional (3D) modeling technology and Internet technologies, the amount of 3D models take on an rapid increasing trend. And 3D models play a very important role in many fields, such as molecular biology, cultural heritage protection, computer-aided design and manufacturing and so on. This paper proposes a new method of 3D object classification based on existing statistical feature extraction method and Markov model to arrive accuracy and efficiently classif.更多还原 【关键词】 三维模型； Markov模型； 隐Markov模型； 统计特征量； 分类算法； 【Key words】 3D model； Markov model； HMM； statistical features； classification algorithm； 【索购论文全文】138113721 139938848 即付即发目录摘要 3-4 Abstract 4 目录 6-8 第一章 绪论 8-14 1.1 研究背景与相关知识 8-11 1.2 本文的核心工作 11-12 1.3 本文的内容安排 12-14 第二章 三维模型统计特征提取方法 14-19 2.1 三维模型特征提取概述 14-16 2.1.1 视觉特征提取方法 14 2.1.2 基于几何学的特征提取方法 14-15 2.1.3 中轴骨架特征提取方法 15 2.1.4 统计特征提取方法 15-16 2.2 基于三维模型的统计特征 16-18 2.2.1 形状直方图 16-17 2.2.2 点密度 17-18 2.2.3 加权点集 18 2.3 本章小结 18-19 第三章 Markov模型及其应用研究 19-31 3.1 Markov链概述 19-23 3.1.1 Markov链的基本概念 19-21 3.1.2 Markov链实例 21-23 3.2 Markov模型在三维模型分类中的应用 23-30 3.2.1 建立Markov模型 23-25 3.2.2 实验过程及结果 25-30 3.3 本章小结 30-31 第四章 隐Markov模型及其应用研究 31-46 4.1 隐Markov模型的描述 31-41 4.1.1 基本概念 32-33 4.1.2 三个基本问题 33-41 4.2 隐Markov模型在仿真模型中的应用 41-45 4.2.1 建立隐Marko