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人体尺寸测量数据的局部特征提取方法
引用本文:孙晓鹏,李华.人体尺寸测量数据的局部特征提取方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2006,18(2):194-199.
作者姓名:孙晓鹏  李华
作者单位:1. 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100080;中国科学院研究生院,北京,100039
2. 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100080
基金项目:科技部科研项目;国家高技术研究发展计划(863计划);中国科学院资助项目
摘    要:使用基于K-means思想的KS主曲线算法,对国家人休尺寸测量工作中产生的带噪声扫描线数据集合进行非线性拟合,并依据曲率分布特征提出对目标特征点空间位置进行模糊分区估计的方法;同时提出了变量化模糊分区的优化策略,大幅度地提高了局部特征区域搜索的效率.

关 键 词:人体尺寸测量  特征点分割  KS主曲线  模糊分区
收稿时间:2004-12-09
修稿时间:2005-03-04

Local Feature Extraction Algorithm of Human Body Scanning Data
Sun Xiaopeng,Li Hua.Local Feature Extraction Algorithm of Human Body Scanning Data[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2006,18(2):194-199.
Authors:Sun Xiaopeng  Li Hua
Affiliation:1 Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100080 ;2 Graduate University of Chinese Acudemy of Sciences,Beijing100039
Abstract:Segmentation and extraction of the target feature points from the unregistered, noisy data set of human body scanning and measuring are discussed. We have filled the noise scanned data line with KS principal curve, which is based on the K-means theory. The crossing zero of curvature was used to segment and estimate the position of target feature points. And optimization scheme named variable fuzzy partition is also presented to improve the searching for local feature area.
Keywords:human body measurement  feature points segmentation  KS principal curve  fuzzy partition
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