基于扩散测地矩的训练-free 3D 形状检索审计

Sang woo Ham; Donghun Kim; Michael Rossetti; John Sipple

基于扩散测地矩的训练-free 3D 形状检索审计

系统与控制 2026-05-29 v1 系统与控制

作者: Sang woo Ham , Donghun Kim , Michael Rossetti , John Sipple

摘要

报告的训练-free 形状描述子检索分数混合了局部信号设计、归一化、聚合、码本拟合和度量选择，使得难以单独评估各个组成部分。本文将描述子评估重新框架化为一种{\em 协议审计}。我们引入扩散测地矩(Diffused Geodesic Moments, DGM)，一种以种子为条件的描述子，计算稀疏隐式热响应，将其转换为类似距离的场，并对每个顶点在种子和尺度范围内的低阶矩进行求和。DGM既被用作一种实用的非谱基线，也被用作隔离协议效应的工具。在注册的FAUST基准分割(FAUST-Reg)和TOSCA形状集合上，聚合匹配的实验表明，一个独立的几何矩形状描述子基线基于Heat Kernel Signature特征(GMSD-HKS)在本实现中获得最高分数( $0.621/0.820$ 和 $0.865/0.963$ 的平均精确率(mAP)/top-1)，Wave Kernel Signature(WKS)仍然是强有力的经典信号，而DGM主要在稀疏求解、非谱部署或对称信息种子框架优先时才有用。更广泛的发现是方法论的：输入场和聚合协议可以主导矩公式。本文贡献了一个可复现的协议级联分析、一个用于函数图兼容性的跨形状对齐诊断工具，以及具体的用于设计和报告训练-free 形状描述子的建议。

关键词

3D形状检索扩散测地矩协议审计几何矩形状描述子热核签名

引用

@article{arxiv.2605.29003,
  title  = {Tensorized Radiative Heat Transfer for a Scalable and Calibrated Building Energy Simulator},
  author = {Sang woo Ham and Donghun Kim and Michael Rossetti and John Sipple},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2605.29003},
  year   = {2026}
}

备注

7 page, preprint

基于扩散测地矩的训练-free 3D 形状检索审计

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关键词

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