【摘 要】
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针对语义驱动的三维模型部件分析与形状模型的构建,提出了模型局部成分分析和模型整体形状统计建模的相关算法,并加以应用。模型局部成分分析和整体形状建模是即相互联系又相
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针对语义驱动的三维模型部件分析与形状模型的构建,提出了模型局部成分分析和模型整体形状统计建模的相关算法,并加以应用。模型局部成分分析和整体形状建模是即相互联系又相互区分的两个内容,在三维模型领域和生物医学工程领域均有较高的理论研究价值,同时在动画设计、手术前评估等领域也有广泛的实际应用。针对局部成分分析,提出了基于对偶图对称非负矩阵分解的模型部件分割框架,通过设计相似性矩阵,描述三维模型的两面片之间的差异程度,再根据相似性矩阵的特性对其进行对称的非负矩阵分解,选取高效、结果准确的求解方法,并将分解所得的隐含变量应用于模型分割和显著性提取。通过大量实验验证了提出算法的有效性与鲁棒性。针对整体形状构建,提出了一套对可变形模型进行整体图谱分析的方法。通过数据收集、数据预处理,完成医学图像的配准分割工作,对所得到的数据做降维和共性、差异性学习,最终构建出中国人体脊柱的可变形形状模型,并在骨质疏松检测等方面探索应用途径。运用IDL语言实现建模过程,并通过调整模型参数观察模型的变形能力,以及通过留一法测试模型配准能力,运用经医生检测确诊为骨质疏松的5名患者做量化测试,验证了所构建模型的有效性。
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