基于HMM和仿射不变矩三维模型归类与检索算法

针对Hu不变矩对仿射形变图像描述的不足,为提高三维模型的检索精度,提出一种基于Hu不变矩和仿射不变矩特征性融合的隐马尔科夫模型相似性归类与检索算法。首先使用Sobol算子对机械零件三维模型进行轮廓边缘的提取,得到二维的正等测轴测图,然后对该图进行组合不变矩的特征提取,并进行特征值的编码,最后构造五类机械零件三维模型的样本集,通过添加比例因子的多观测值b-W(baum-Welch)算法进行机械零件三维模型的训练与识别,仿真实验表明本文所提算法具有较高的识别率。     

小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法

为了在工程应用中检索已有的三维CAD模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于小波矩和仿射不变矩特征融合的隐马尔科夫模型(HMM)三维CAD模型归类与检索算法。对三维模型图进行归一化处理,并分别提取归一化图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;通过K-W检验算法选择出鲁棒性好、稳定性高的组合不变矩特征并进行编码;构造五类三维模型的样本集,将上述特征值作为HMM的输入观测值,通过修正的添加比例因子的多观测序列Baum-Welch(B-W)算法进行模型的训练与识别。将本文算法与其他三种算法进行实验对比,结果表明,本文所提出的算法具有较好的识别率和检索效率,具有一定的实用价值。