基于不相关滤波与相似性排序的3D形状检索（IF/SR）
计算机视觉与模式识别
2017-02-01 v1
摘要
本文提出了一种基于无监督聚类的、用于基于内容的3D形状检索问题的新颖解决方案，该方案不需要任何3D形状的标签信息。所提出的形状检索系统由两个级联模块组成：不相关滤波（IF）模块和相似性排序（SR）模块。IF模块试图通过同时检查全局和局部特征来聚类彼此相似的画廊形状。然而，在局部特征空间中接近的形状在全局特征空间中可能相距甚远，反之亦然。为解决此问题，我们提出了一种在两种距离之间取得平衡的联合代价函数。在此阶段，那些在局部特征空间接近但在全局特征空间遥远的无关样本可被移除。剩余的画廊样本在SR模块中使用局部特征进行排序。通过在流行的SHREC12数据集上进行大量实验，证明了所提出的IF/SR方法的优越性能。
引用
@article{arxiv.1701.08869,
title = {3D Shape Retrieval via Irrelevance Filtering and Similarity Ranking (IF/SR)},
author = {Xiaqing Pan and Yueru Chen and C. -C. Jay Kuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.08869},
year = {2017}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1603.01942