从高程图到轮廓线：SVM与决策树检测小提琴宽度缩减
计算机视觉与模式识别
2026-04-06 v1 人工智能
摘要
我们探索了利用三维摄影测量网格自动检测小提琴宽度缩减的方法。我们比较了基于高程图的几何原始表示上应用的SVM和决策树，与一种更针对性的、依赖参数化轮廓线拟合的特征工程方法。尽管高程图偶尔能取得强劲结果，但其性能并未超越基于轮廓线的输入。
引用
@article{arxiv.2604.02446,
title = {From Elevation Maps To Contour Lines: SVM and Decision Trees to Detect Violin Width Reduction},
author = {Philémon Beghin and Anne-Emmanuelle Ceulemans and François Glineur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.02446},
year = {2026}
}
备注
Paper accepted for the Florence Heri-Tech 2026 Conference