激光与光电子学进展, 2019, 56 (8): 081005, 网络出版: 2019-07-26  

结合函数映射与循环一致性约束的模型簇对应关系计算 下载: 902次

Correspondence Calculation of Model Cluster by Functional Mapping Combined with Cycle-Consistency Constraints
作者单位
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
图 & 表

图 1. 不同采点数目下的FPS采样结果。(a)稀疏点采样;(b)稠密点采样

Fig. 1. FPS sampling results under different numbers of sampling points. (a) Sparse point sampling; (b) dense point sampling

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图 2. 采样点数为10的稀疏采样结果。(a)文献[ 20]的FPS算法;(b)所提算法

Fig. 2. Sparse sampling results for 10 sampling points. (a) FPS algorithm in Ref. [20]; (b) proposed algorithm

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图 3. 采样点数为1000的稠密采样结果。(a)文献[ 20]的FPS算法;(b)所提算法

Fig. 3. Dense sampling results for 1000 sampling points. (a) FPS algorithm in Ref. [20]; (b) proposed algorithm

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图 4. 马模型集合的函数映射关系比较。(a)文献[ 21]的算法;(b)所提算法

Fig. 4. Comparison of function mapping relationships for horse model cluster. (a) Algorithm in Ref. [21]; (b) proposed algorithm

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图 5. 狗模型集合的函数映射关系比较。(a)文献[ 21]的算法;(b)所提算法

Fig. 5. Comparison of function mapping relationships for dog model cluster. (a) Algorithm in Ref. [21]; (b) proposed algorithm

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图 6. 人体模型集合的函数映射关系比较。(a)文献[ 21]的算法;(b)所提算法

Fig. 6. Comparison of function mapping relationships for human model cluster. (a) Algorithm in Ref. [21]; (b) proposed algorithm

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图 7. 猫模型集合的稀疏对应关系比较。(a)文献[ 20]的算法;(b)所提算法

Fig. 7. Comparison of sparse correspondences for cat model cluster. (a) Algorithm in Ref. [20]; (b) proposed algorithm

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图 8. 狗模型集合的稀疏对应关系比较。(a)文献[ 20]的算法;(b)所提算法

Fig. 8. Comparison of sparse correspondences for dog model cluster. (a) Algorithm in Ref. [20]; (b) proposed algorithm

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图 9. 马模型集合的稠密对应关系比较。(a)文献[ 20]的算法;(b)所提算法

Fig. 9. Comparison of dense correspondences for horse model cluster. (a) Algorithm in Ref. [20]; (b) proposed algorithm

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图 10. 人体模型集合的稠密对应关系比较。(a)文献[ 20]的算法;(b)所提算法

Fig. 10. Comparison of dense correspondences for human model cluster. (a) Algorithm in Ref.[20]; (b) proposed algorithm

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图 11. 残缺模型簇的对应关系比较。(a)猫模型;(b)狗模型;(c)马模型

Fig. 11. Comparison of correspondences for incomplete model clusters. (a) Cat model; (b) dog model; (c) horse model

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表 1模型间对应关系的测地错误比较

Table1. Comparison of geodesic errors for correspondence between models

Types of three-dimensional modelSparse correspondence (100 vertices)Dense correspondence (1000 vertices)
Proposed algorithmAlgorithm of Ref. [20]Proposed algorithmAlgorithm of Ref. [20]
Horse0.0150.0260.0240.426
Human (FAUST)0.0160.0280.0150.028
Dog0.0200.0240.0270.306
Human (TOSCA)0.0110.0150.0400.386
Cat0.0160.0180.0600.482
Gorilla0.0130.0160.0150.203
Human (SCAPE)0.0090.0150.0900.101

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表 2算法执行时间比较

Table2. Comparison of execution time for algorithmss

Type of three-dimensional modelSparse correspondence (100 vertices)Dense correspondence (1000 vertices)
Proposed algorithmAlgorithmin Ref. [20]Proposed algorithmAlgorithmin Ref. [20]
Horse36.15637.23243.60346.130
Human (FAUST)41.54742.47558.98059.128
Dog24.34124.45347.35948.128
Human (TOSCA)38.46838.50349.34551.342
Cat26.68028.89544.39646.987
Gorilla21.39522.67039.58741.245
Human (SCAPE)32.65434.92358.43261.361

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杨军, 雷鸣. 结合函数映射与循环一致性约束的模型簇对应关系计算[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(8): 081005. Jun Yang, Ming Lei. Correspondence Calculation of Model Cluster by Functional Mapping Combined with Cycle-Consistency Constraints[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(8): 081005.

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