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, AGPS reste similaire sous diverses poses et perturbations puisque le descripteur est quasi invariant aux dé-formations isométriques et semi-rigides et au bruit. La recherche de forme est simplement réalisée en utilisant la similarité d'histogramme après la quantification d'AGPS sur tous les points du maillage. Dans toutes nos figures, les couleurs bleues et rouges représentent les faibles et importantes valeurs calculées par AGPS pour tous les points de la forme, p.27
, Pipeline du cadre de recherche de formes basé sur, p.29
, En bas à droite : transformation de domaine fréquentiel donnant une représentation d'image
, Déformations colonne par colonne du (b, g) au (e, j) sont ; changement de pose, un nouveau changement de pose, gonflement et ajout de bruit, respectivement ; les vues agrandies montrent la différence entre les formes avant et après l'ajout de bruit, p.32
, AGPS (s) effectué pour les 50 plus petites valeurs propres sur les modèles de l'Araignée, la main, et l'Icosaèdre. Les valeurs d'AGPS (s) augmentent à mesure que la couleur passe du bleu au rouge, La signature de point globale avancée
, Le nombre de points d'intérêts détectés est 10, 6 et 5 respectivement pour chaque pose du modèle d'Eléphant, de Chat et d'homme, Consistance de la méthode de détection des maxima locaux (points rouges) basée sur AGPS
, Pour les k = 50 couples propres, le nombre j utilisé pour représen-ter les formes de gauche à droite est j = 1, 3, 4, 8 et j = 20, respectivement. Le premier point de la courbe qui atteint un seuil de 98% de l'énergie suggère que j = 8 comme nombre minimal de valeurs propres qui doit être utilisé pour une représentation consistente de forme sur le plan perceptuel. En bas : la comparaison entre l'AGPS normalisés pour un certain nombre de valeurs propres utilisées. On observe que l'écart entre les deux courbes devient marginal dès que j = 8, En haut : la distribution de l'énergie en fonction du nombre de valeurs propres
, Exemples de formes de SHREC-2012 (en haut) et SHREC-2015 (en bas), p.39
, 40 3.11 Exemples de récupération de formes utilisant le descripteur AGPS comme vecteur de caractéristiques. Les formes 3D dans la première colonne sont des requêtes d'entrée, et celles de droite sont les six premiers résultats récupérés pour chaque requête. Les modèles récupérés sont classés de gauche à droite en, A gauche : les points caractéristiques détectés sur quatre poses du modèle de femme. A droite : Les valeurs normalisées des points caractéristiques basées sur leur AGPS tracées en fonction de leur indice, p.41
, Courbes précision-rappel pour la comparaison des descripteurs sous la base de données combinée
, Exemples de formes 3D à partir de la base de donnée McGill, Seules deux formes articulées sont représentées dans chacune des 10 classes d'objets, p.44
, AGPS) et six autres approches évaluées pour les parties articulées de la base de données McGill, p.45
, De gauche à droite : vérité terrain, AGPS, Mesh Saliency, Salient points, 3D-Harris, 3D-SIFT et SD-corners
, Erreur de faux négatifs (côté gauche) et erreur de faux positifs (côté droit) de tous les algorithmes. Relevé de terrain obtenu avec ? = 0
, Illustration des filtres passe-bas (e ?? k t ) du HKS appliqués au spectre de forme. Nous montrons les fréquences 20, vol.30
, Illustration des filtres passe-bande ( f E (? k )) du WKS appliqués au spectre de forme. Nous montrons les fréquences 20, vol.30
, et de la signature optimisée du noyau d'onde (troisième colonne) sur deux poses du modèle d'éléphant (première colonne) en trois points différents (marqués en rouge, vert, et blue). Les lignes pleines et pointillées représentent respectivement la forme en haut et en bas. Chaque signature est calculée sur e = 100 échelles d'énergie
, Les valeurs d'onde sur chaque point de la forme changent en fonction du paramètre d'énergie dans WKS (s, e), La distribution de l'onde sur une échelle d'énergie croissante. Les couleurs vont du bleu (valeurs basses) au rouge (valeurs élevées)
, La distribution des ondes dans l'énergie correspond au comportement montré dans la Fi
, Optimisation par essaim de particules : le déplacement des essaims, p.56
,
, Affichage de formes 3D à partir de la base de donnée SHREC-2015, p.59
, Evolution de MPSO pour déterminer ? opt . (c-d) : Plongement CMDS des points caractéristiques en fonction de leur WKS pour ? = 7 et en fonction de leur OWKS (s, e 1 ) pour ? opt = 14.03. La couleur de chaque point projeté sur le plan 2D correspond à la pose à partir de laquelle il est pris, Points caractéristiques détectés sur les quatre poses de l'Armadillo
, La projection CMDS des similitudes de forme calculées en utilisant, respectivement de gauche à droite, p.61
, R moyennes de notre descripteur OWKS par rapport aux autres approches appliqués sur la base de donnée SHREC-2015, p.64
, Représentation 3D de l'os carpien gauche pour un homme en bonne santé, p.69
,
, AGPS et autres méthodes de plongement spectral et signatures de formes, p.31
, 2 Duo CPU et 3G RAM. Les troisième, quatrième, cinquième et sixième colonnes montrent le temps (en seconde) de construction de la matrice Laplacienne, la résolution des paires propres, le calcul de l'AGPS et du GPS à tous les points avec k = 50, Temps de calculs pour AGPS et GPS sur un ordinateur de 2 GHz
, La couleur jaune indique les récupé-rations correctes
, Chaque cellule montre la mesure de similarité moyenne d c (H 1 , H 2 ) entre deux objets, Chaque objet est comparé à tous les autres objets de la base de données SHREC-2012 et SHREC-2015
, Comparaison des résultats de récupération par notre méthode (dernière rangée) avec l'état de l'art sur l'ensemble de la base de données combinée. Les chiffres en gras indiquent les meilleurs résultats de récupération, p.43
, Chaque cellule montre la mesure de similarité moyenne d c (H 1 , H 2 ) entre deux objets, p.44
, Comparaison des résultats de récupération de notre méthode (première rangée) avec l'état de l'art sur la base de données McGill. Les chiffres en gras indiquent les meilleurs résultats de récupération, p.45
, Valeurs des paramètres recommandées pour MPSO, p.58
, 2 Duo CPU et 3G RAM. Les troisième, quatrième, cinquième et sixième colonnes montrent le temps (en seconde) de construction de la matrice Laplacienne, la résolution des paires propres, le calcul du WKS et du OWKS à tous les points avec k = 300, Temps de calculs pour WKS et OWKS sur un ordinateur de 2 GHz
, Comparaison entre les valeurs de la fonction fitness et les valeurs de la variance avant et après l'optimisation, p.61
, Comparaison entre les distances inter-classe et intra-classe avant et après l'invocation de MPSO. Contrairement à WKS, OWKS conduit à une faible dispersion intra-classe et une grande dispersion extra-classe, p.61
, Lunette et Poulpe) par notre méthode OWKS, WKS, GPS et HKS. La couleur jaune de la forme indique les récupérations correctes, Résultats de recherche pour deux modèles de références
, Chaque forme est mise en correspondance avec toutes les autres formes de la base de données. Chaque cellule montre la mesure de dissimilarité entre deux formes sélectionnées dans la base de données. La plus petite valeur correspond au meilleur appariement, Correspondance avant et après l'optimisation de WKS, sous SHREC-2015, p.63
, comparée à l'état de l'art sur la base de données SHREC-2015. Les chiffres en gras indiquent les meilleurs résultats de récupération