文件名称:
通过将模糊C均值与随机游走相结合来进行3D形状细分
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文件大小: 731kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-03
详细说明:3D形状的共分割已受到越来越多的关注,并通过一些不受监督的方法将其视为描述符空间中的聚类问题,以实现具有较大可变性的形状的适当共分割。 但是,大多数现有算法是在段级别执行的,并且在很大程度上取决于每个对象的细分。 因此,我们提出了一种基于模糊C均值(FCM)和随机游走相结合的共分割方法。 我们方法的新颖性是双重的。 作为一种有效的软聚类算法,FCM首先用于根据其形状描述符将聚类中的所有构面直接聚类。 构面的簇被创建为形状一致部分的候选。 然后将随机游走模型合并到FCM聚类的迭代中,以根据形状分割的最小规则调整每个候选中的构面分配。 通过FCM的迭代来细化协同细分的结果,直到满足其收敛条件为止。 实验证明,本文提出的方法不仅可以在不进行逐对象分割的情况下获得更稳定的结果,而且可以提高分割的准确性。
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