特征CAD模型的全局对称的快速识别方法.docx
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特征CAD模型的全局对称的快速识别方法.docx
特征CAD模型的全局对称的快速识别方法特征CAD模型的全局对称的快速识别方法摘要:在计算机辅助设计(CAD)领域,对称性是一种重要的几何特征。许多CAD应用,如建筑设计、机械设计等,都利用对称性来简化设计过程和提高设计效率。然而,对称性的快速识别一直是一个具有挑战性的问题。本论文介绍了特征CAD模型的全局对称的快速识别方法。关键词:计算机辅助设计(CAD),对称性,特征CAD模型,快速识别1.引言对称性是自然界中广泛存在的一种现象。在设计领域,对称性不仅是一种美学要求,更是一种优化设计的手段。在CAD应用
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基于部分先验识别的B-Rep模型全局对称性识别方法一、绪论B-Rep模型是CAD系统中经常使用的一种表示物理实体的模型形式。在B-Rep模型中,各个物体可以被描述为有限数量的基本几何形状(例如球体、圆柱体等)的集合,而这些基本几何形状则通过各种几何变换(例如平移、旋转、缩放等)结合起来构成物体。在基于B-Rep模型的CAD系统中,全局对称性通常被认为是一个非常重要的设计考虑因素,因为它可以在多个物体之间产生相似性,从而利用早期设计经验加速设计过程。因此,自动识别B-Rep模型全局对称性是一个重要的研究领域
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基于显著特征和全局特征融合的植物识别方法基于显著特征和全局特征融合的植物识别方法摘要:植物的识别和分类一直是植物学和生态学中的重要研究内容。近年来,随着计算机视觉和机器学习的发展,基于图像的植物识别方法受到了广泛关注。然而,由于植物的多样性和复杂性,准确和高效地识别植物仍然是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种基于显著特征和全局特征融合的植物识别方法,该方法结合了植物图像中的显著区域和全局特征,以提高植物识别的准确性和鲁棒性。关键词:植物识别,显著特征,全局特征1.引言植物的识别和分类对于植物学和生态学的
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基于全局和局部特征融合的步态识别方法.pdf
本发明提供了一种基于全局和局部特征融合的步态识别方法。该方法包括:通过三维卷积神经网络从标准化轮廓图中训练出全局步态特征;通过三维卷积神经网络从局部轮廓图中训练出局部步态特征;通过串行组合的方式对所述全局步态特征和局部步态特征进行串行融合,获得组合步态特征,利用所述组合步态特征进行步态识别。本发明利用全局和局部的特征融合派生出最佳特征子集,进行步态特征提取模型的建立,统一解决现有的步态识别方法中存在的特征集不够有价值的问题,从而可以获得较好的步态识别结果。