内在对称性的检测与表征
摘要：检测和表征重叠的3D形状的内部对称的综合框架的提出。为了识别在空间上重叠且形式各异的突出对称区域，所提出的框架被分解为对应空间投票程序和变换空间映射程序。在对应空间投票过程中，首先通过识别输入形状上表面点对的局部几何相似性和全局水平上保持内部距离结构的方式来检测重要的对称性。由于不同的点对可以共享一个公共点，所检测到的对称形状区域有可能重叠。为此，采用了全局内部距离投票技术，以确保只包括那些展现明显对称性的点对。在变换空间映射过程中，采用了功能映射框架来生成点对之间对称性的最终映射。变换空间映射过程确保检索出整个3D形状中遵循特定对称性的底层密集对应映射。此外，一个新颖的代价矩阵的制定使得内积能够成功指示底层对称变换的复杂性。所提出的变换空间映射过程被显示为一个半度量对称空间的制定，其中空间中的每个点表示特定的对称变换，点之间的距离表示相应变换之间的复杂性。实验结果表明，所提出的框架能够成功处理具有丰富对称性的复杂3D形状。
作者：Anirban Mukhopadhyay, Suchendra M. Bhandarkar, Fatih Porikli
论文ID：1309.7472
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2013-10-01