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公开(公告)号：CN103295025A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310161602.0
申请日：2013-05-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 发明公开了一种三维模型最优视图的自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理：对输入的三维模型集中的各个三维模型进行预处理，得到所有三维模型的类别，包括姿态校正、尺度归一化以及三维模型类别判断三个步骤，所述三维模型集中每个三维模型设有类别标记；候选视图选取：采样三维模型的各个视图，并提取特征和聚类，得到三维模型的一组候选视图：包括三维模型视图采样、视图特征提取和视图聚类；视图评价：对三维模型的候选视图排序，选择排序靠前的视图为最优视图，包括距离计算和最优视图学习。本发明可以适用于多种类别的三维模型，得到的同类别三维模型的最优视图具有较高的姿态一致性。
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公开(公告)号：CN104182765A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410415993.9
申请日：2014-08-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种互联网图像驱动的三维模型最优视图自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理；图像视角分类器训练：得到一个用以估计图像的观察视角的分类器，包括训练集生成、图像视角分类器训练两个步骤；互联网图像采集：通过图像搜索引擎和社交网络中用户上传的大量图像，采集互联网中相应模型的图像，包括互联网图像抓取、无关图像过滤以及前景物体图像提取三个步骤；视图投票评价：通过互联网图像对三维模型相应的视图投票，选择排序靠前的视图为最优视图，包括互联网图像视角估计以及视图排序两个步骤。本发明可以适用于包括刚体和非刚体在内的多种类别的三维模型，符合人们的视觉习惯。
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公开(公告)号：CN104182765B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410415993.9
申请日：2014-08-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种互联网图像驱动的三维模型最优视图自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理；图像视角分类器训练：得到一个用以估计图像的观察视角的分类器，包括训练集生成、图像视角分类器训练两个步骤；互联网图像采集：通过图像搜索引擎和社交网络中用户上传的大量图像，采集互联网中相应模型的图像，包括互联网图像抓取、无关图像过滤以及前景物体图像提取三个步骤；视图投票评价：通过互联网图像对三维模型相应的视图投票，选择排序靠前的视图为最优视图，包括互联网图像视角估计以及视图排序两个步骤。本发明可以适用于包括刚体和非刚体在内的多种类别的三维模型，符合人们的视觉习惯。
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公开(公告)号：CN103295025B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310161602.0
申请日：2013-05-03
Applicant: 南京大学
Abstract: 发明公开了一种三维模型最优视图的自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理：对输入的三维模型集中的各个三维模型进行预处理，得到所有三维模型的类别，包括姿态校正、尺度归一化以及三维模型类别判断三个步骤，所述三维模型集中每个三维模型设有类别标记；候选视图选取：采样三维模型的各个视图，并提取特征和聚类，得到三维模型的一组候选视图：包括三维模型视图采样、视图特征提取和视图聚类；视图评价：对三维模型的候选视图排序，选择排序靠前的视图为最优视图，包括距离计算和最优视图学习。本发明可以适用于多种类别的三维模型，得到的同类别三维模型的最优视图具有较高的姿态一致性。
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