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基于分层策略的三维非刚性模型配准算法
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在三维非刚性模型分析中，通常需要对不同姿态下的模型进行配准。针对传统配准算法存在复杂度高、计算量大、精确度低等问题，提出一种新的基于分层策略的三维非刚性模型配准算法。首先，定义热核签名函数为模型的标量域，使用同源聚类算法提取模型的特征点和特征区域，进而提出三维几何模型的树形表示方法：它的根节点为三维几何模型，内部节点为模型的特征区域，叶节点为包含在相应区域的特征点。然后，根据三维几何模型的树形表示提出模型的分层配准算法。在SHREC 2010模型配准数据集上对比分析了分层配准算法、推广的多维尺度变换算法（ GMDS）和博弈论方法在等距变换、孔洞、小孔洞、尺度变换、局部尺度变换、重采样、噪声、散粒噪声以及拓扑变换等情况下的性能。实验结果表明，在以上三维几何模型数据受干扰的情况下，分层配准算法的准确性明显优于GMDS方法和博弈论方法，同时具有较低的计算复杂度。
近年来，随着三维成像技术的快速发展，出现了大量的3D图形数据。三维传感器采集的数据是物体的三维几何形状信息，能够使智能设备更好地感知和理解现实场景，在人机交互、虚拟现实、增强现实以及机器人等领域有广泛的应用。
计算三维几何模型配准，就是拟合模型之间的映射关系，尤其是满足结构约束的两个模型之间的匹配，是计算机视觉和计算机图形学的基本任务，在三维重建、三维目标识别和三维模型检索等任务中得到了广泛的应用。一个常见的映射关系是等距映射，在该映射下，两点之间的测地线距离保持不变。现实世界中存在着大量的非刚性变换（即近似的等距变换），例如人体关节的运动等，因此，计算三维非刚性模型的配准具有非常重要的实际意义。
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