面向形状理解的三维形状统计分析技术

项目名称： 面向形状理解的三维形状统计分析技术

项目编号： No.61372190

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 李红军

作者单位： 北京林业大学

项目金额： 82万元

中文摘要： 随着三维获取技术和三维内容应用的快速发展，海量三维内容给存储、分析、检索和新内容合成等相关研究带来新的挑战。近年来三维分析工作侧重于局部特征和全局特征的计算。然而，由于低层特征和高层语义之间的还有鸿沟，针对形状理解的理论和应用研究还比较少。最新研究热点是统计机器学习和三维内容分析和语义理解中的结合，我们希望加深这个结合。本项目研究三维形状语义理解的三个关键问题：基于互信息的形状复杂度计算、基于条件随机场和主动模型的三维分割与标注、以及多级语义引导的三维形状层次结构提取。在这三个关键问题研究的基础上，本项目提出了基于三维形状统计分析技术的三维形状层次结构提取框架的研究方案。项目的技术创新有四点：衡量形状复杂度的度量设计方法，三维形状稀疏表示和主动形状模型确定的形状分割与标注方法，基于分级语义的三维形状层次结构提取形状，三维形状离散结构变化的学习与组装技术。

中文关键词： 三维形状理解；点云分割；层次结构学习；三维重建；植物生长模拟

英文摘要： With the rapid development of both the three-dimensional acquisition and processing technology and applications, massive three-dimensional content has brought new challenges to the storage, analysis, retrieval and synthesis of new content. In recent years

英文关键词： 3D Shape Understanding；Point cloud segmentation；Hierarchy learning；3D reconstruction；Plant growth simulation