本文主要研究内容
作者邵磊,董广军,于英,张阿龙,姚强强（2019）在《结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类》一文中研究指出：针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5～10倍.
Abstract
zhen dui li yong jing dian gao jie tiao jian sui ji chang mo xing jin hang dian yun fen lei shi ,you yu hai liang jie dian he mo xiang bian dao zhi de dian yun fen lei xiao lv di de wen ti ,di chu yi chong jie ge duo che du ti su he gao jie tiao jian sui ji chang de dian yun fen lei fang fa .shou xian yi duo che du ti su dai ti hai liang li san dian yun zuo wei mo xiang tu tu mo xing jie dian ,jian shao jie dian he mo xiang bian de shu liang ;ran hou shi yong chao ti fen ge jie guo zuo wei gao jie tuan ,bing ji yu ci she ji le yi chong fei jian du fen bu xing kong jian shang xia wen zuo wei gao jie tuan te zheng xiang liang ,yong yu gai shan fen lei jie guo ;zui hou jie ge gou jian de tu mo xing he ge jie te zheng xiang liang ,cai yong jing dian gao jie tiao jian sui ji chang mo xing shi xian dian yun shu ju de zi dong fen lei .cai yong Oaklandbiao zhun shu ju ji zuo wei shi yan shu ju ,shi yan jie guo biao ming ,gai fang fa zai you xiao de bao zheng fen lei jing du de qian di xia ,gao jie tiao jian sui ji chang dian yun fen lei mo xing de fen lei xiao lv di gao le 5～10bei .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机辅助设计与图形学学报的邵磊,董广军,于英,张阿龙,姚强强，发表于刊物计算机辅助设计与图形学学报2019年03期论文，是一篇关于点云分类论文,条件随机场论文,空间上下文论文,超体分割论文,多尺度体素论文,计算机辅助设计与图形学学报2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机辅助设计与图形学学报2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：点云分类论文; 条件随机场论文; 空间上下文论文; 超体分割论文; 多尺度体素论文; 计算机辅助设计与图形学学报2019年03期论文;