A K-MEANS CLUSTERING BASED SHAPE RETRIEVAL TECHNIQUE FOR 3D MESH MODELS

Mohammadhassan REZAEI; Erkan GUNPINAR

doi:https://doi.org/10.15317/Scitech.2018.119

Makale detayları

A K-MEANS CLUSTERING BASED SHAPE RETRIEVAL TECHNIQUE FOR 3D MESH MODELS

Yazarlar:

Mohammadhassan REZAEI | Erkan GUNPINAR

Yayıncı:

Konya Teknik University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Selcuk University Journal of Engineering, Science and Technology 2018 Vol.6 Issue 1, pp.114-128

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000540632

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2667-8055

DOI:

https://doi.org/10.15317/Scitech.2018.119

Özet:

 


Due to the large size of shape databases, importance of effective and robust method in shape retrieval has been increased. Researchers mainly focus on finding descriptors which is suitable for rigid models. Retrieval of non-rigid models is a still challenging field which needs to be studied more. For non-rigid models, descriptors that are designed should be insensitive to different poses. For non-rigid model retrieval, we propose a new method which first divides a model into clusters using geodesic distance metric and then computes its descriptor using the area of these clusters. A skeleton-based K-means clustering method is utilized for dividing the model into clusters. Each cluster is represented by an area based descriptor which is invariant to scale and orientation. Articulated objects from human to animals are employed in this study’s experiments for the validation of the proposed retrieval algorithm.

.

 


Şirketlerin veri tabanlarında çok fazla şekil bulunmaktadır. İstenilen şekillerin bu veri tabanından bulunup getirilmesi için etkili ve güçlü şekil arama metodlarının kullanılması gerekmektedir. Araştırmacılar genelde rijit (esnemeyen) modellere uygun geometrik tanımlayıcılar üzerine odaklanmışlardır. Rijit olmayan modellerin bulunması daha zor olmakta ve bu konuda daha çok çalışılması gerekmektedir. Rijit olmayan modeller için tasarlanan geometrik tanımlayıcılar değişik model pozlarında (insan modeli için yürüme, oturma gibi pozlar) çalışabilmesi gerekmektedir. Rijit olmayan model araması için, öncelikle model jeodezik metrik kullanarak parçalara bölünür. Sonra her bir parçanın alanı toplam alana bölünerek geometrik tanımlayıcı hesaplar. İskelet-bazlı K-means metodu kullanarak model parçalara ayrılmıştır. Her parça alan-bazlı tanımlayıcılar kullanılarak tanımlanmıştır. Bu tanımlayıcıların ölçek ve oryantasyon değişikliklerine hassasiyeti yoktur. Çalışmanın testlerinde insandan hayvanlara eklemli canlılar kullanılmış, önerilen model arama metodunun performansı doğrulanmıştır.

.

Makale detayları

A K-MEANS CLUSTERING BASED SHAPE RETRIEVAL TECHNIQUE FOR 3D MESH MODELS

Yazarlar: Mohammadhassan REZAEI | Erkan GUNPINAR

Yayıncı: Konya Teknik University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: Selcuk University Journal of Engineering, Science and Technology 2018 Vol.6 Issue 1, pp.114-128

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 2/2018

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000540632

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2667-8055

DOI: https://doi.org/10.15317/Scitech.2018.119

Sayı

Yazarlar:

Mohammadhassan REZAEI | Erkan GUNPINAR

Yayıncı:

Konya Teknik University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

Selcuk University Journal of Engineering, Science and Technology 2018 Vol.6 Issue 1, pp.114-128

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

2/2018

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000540632

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2667-8055

DOI:

https://doi.org/10.15317/Scitech.2018.119