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  • 曹俊杰 ( 副教授 )

    的个人主页 http://faculty.dlut.edu.cn/jjcao/en/index.htm

  •   副教授   硕士生导师
几何特征表示与检索 当前位置: jjcao >> 科学研究 >> 几何特征表示与检索

形状数据的高效表示方法:2D的形状数据往往是通过各种形状描述子描述,在这些描述子中,形状签名(shape signature)作为一种更为简洁的表示,在形状分析、形状渲染中得到了广泛的应用。不过经典的签名方法过于局部,当形状发生大的变化比如遮挡、关节运动时,这些方法的稳定性不够。为了解决上述问题,我们利用形状上广义的电荷分布表示形状。 我们提出的广义电荷分布形状描述子(ECDS)具备多项优点:首先,尽管ECDS是一个局部的估计量,它是通过所有参考点的线性方程组计算出来的,由形状上其它所有参考点的空间位置、电荷总量决定,所以对于形状上的噪声有较好的鲁棒性。其次,我们在构造线性方程组时引入了内部距离,使得ECDS描述子具备了对形状中关节变换的近似不变形,能有效提高ECDS对于此类形状的辨别力,如图?。第三,无论电势平衡时,电荷在形状上如何分布,形状ECDS描述子的和是一个预先给定的量,这也是ECDS区别去其它形状描述子的一个显著特征,可以有效的应用于多种形状分析任务。在MPEG7 CE形状库, Kimia数据库和ETH-80库上的大量形状识别实验也表明,ECDS方法在识别的准确率方面超过了多种经典的形状签名方法。相关成果于2015年发表在SCI检索期刊Pattern Recognition上(计算机学会推荐B类期刊)。

 

Harmonic均值规范化的Laplace–Beltrami 谱描述子:我们提出了基于Harmonic均值规范化的Laplace–Beltrami谱描述子的三维模型检索方法,一系列实验表明Harmonic均值规范化方法提高了非刚性三维模型检索的效率,并且它对孔洞、局部尺度变换、噪音、采样等变换鲁棒。为更好地检索各类繁杂的模型,谱加权方法和融合方法被采用。谱加权方法减少了高频信号的负面影响,融合方法则增强了低频和高频信号中的有效信息,从而形成了多级别的谱方法。无论在检索效率还是在检索精度上,该方法都取得了较好的效果。相关成果于2015年发表在SCI检索期刊The Visual Computer计算机学会推荐C类期刊

 

发表文章情况:

  1. Zhiyang Li, Wenyu Qu*, Junjie Cao, Heng Qi, Milos Stojmenovic. ECDS: An effective shape signature using electrical charge distribution on the shape, Pattern Recognition, 2015, 48(2), 402-410. (SCI, IF: 2.584) (CFC B)

标注基金: 60973115, 60973117,61173160,61173162,61173165,U0935004,61173103, 61173102

 

  1. Yusong Liu1Zhixun Su* Junjie Cao Hui WangHarmonic mean normalized Laplace–Beltrami spectral descriptor. The Visual Computer. Accepted, 2015,期刊论文,SCI 0.957 

标注基金:61173103, 61572099, 61320106008, 91230103, 61363048, 61262050, 61402300

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