3D-Objekterkennung auf der Grundlage von künstlichem Lernen
Die Klassifizierung und Suche von 3D-Objekten auf der Grundlage von 2D-Schnittbildern und künstlichem Lernen
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Mit dem raschen Fortschritt bei den Instrumenten zur Erfassung von 3D-Objekten und der Rechenleistung gibt es eine wachsende Zahl von 3D-Objekten in verschiedenen Bereichen, z. B. medizinische Simulation, Computer Vision, Computer Aided Design, Computergrafik und Architekturdesign. Im Gegensatz zur Klassifizierung und Suche auf der Grundlage von 2D-Daten ist die Klassifizierung und Suche auf der Grundlage von 3D-Informationen eine allmählich praktikable und sinnvolle Aufgabe.Dieses Buch untersucht die Probleme und Konzepte, die häufig mit der inhaltsbasierten Klassifizierung und Suche von 3D...
Mit dem raschen Fortschritt bei den Instrumenten zur Erfassung von 3D-Objekten und der Rechenleistung gibt es eine wachsende Zahl von 3D-Objekten in verschiedenen Bereichen, z. B. medizinische Simulation, Computer Vision, Computer Aided Design, Computergrafik und Architekturdesign. Im Gegensatz zur Klassifizierung und Suche auf der Grundlage von 2D-Daten ist die Klassifizierung und Suche auf der Grundlage von 3D-Informationen eine allmählich praktikable und sinnvolle Aufgabe.Dieses Buch untersucht die Probleme und Konzepte, die häufig mit der inhaltsbasierten Klassifizierung und Suche von 3D-Objekten in Verbindung gebracht werden. Es enthält auch unsere Beiträge zu dem betreffenden Bereich. Tatsächlich haben wir uns mit Klassifikations- und Suchansätzen befasst, die auf partieller Übereinstimmung, der Darstellung der Form mithilfe von 2D-Schnittbildern, die aus dem 3D-Objekt extrahiert wurden, und künstlichem Lernen beruhen.
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