手绘草图检索三维模型是目前活跃的研究领域,针对目前流行的检索技术中采用词袋模型时"硬聚类"带来的区分和表达粒度不足的问题,提出了一种新的检索方法:提取草图和模型渲染的视图集的GALIF(Gabor local line-based feature)...
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手绘草图检索三维模型是目前活跃的研究领域,针对目前流行的检索技术中采用词袋模型时"硬聚类"带来的区分和表达粒度不足的问题,提出了一种新的检索方法:提取草图和模型渲染的视图集的GALIF(Gabor local line-based feature)特征。采用基于"软聚类"--高斯混合模型的费尔舍编码来取代词袋模型,用一种快速有效的流形排序算法来计算图像之间的相似度从而得到结果。与以往计算特征向量之间的欧式距离等仅考虑数据相似度的方法相比,该方法可以从数据集的底层结构去获取语义关系。实验结果表明,本文的方法具有更好的检索准确度和更快的检索速度。
现有的嵌套圆排列方法主要采用自顶向下的排列方式。排列过程中的多次缩放和平移将导致算法时间复杂度增高、各层节点大小比例不一致以及局部排列不够紧密等问题。为解决上述问题,在总结层次结构中同层兄弟节点圆外切排列算法的基础上,提出了自底向上父子节点的递归排列算法——圆形-矩形中心法CRCA(Circle and Rectangle Center Algorithm),并提出了一种评价父子节点排列紧密性的指标——面积比AR(Area Ratio)。将基于CRCA算法的嵌套圆排列方法应用于各国农药最大残留限量标准数据的可视化中。实验表明,该方法能够保持同层节点的大小比例和更紧密的排列效果,提高空间利用率,在数据展示方面取得良好效果。
针对食品安全领域对层次数据的对比和关联分析需求,提出了一种对比与关联可视分析方法(Visual Analysis Method for Comparison and Association),这个方法抛弃以往的通过直线连接来展现关联关系的可视化方法,通过交互的手段直接展示两...
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针对食品安全领域对层次数据的对比和关联分析需求,提出了一种对比与关联可视分析方法(Visual Analysis Method for Comparison and Association),这个方法抛弃以往的通过直线连接来展现关联关系的可视化方法,通过交互的手段直接展示两类层次数据的关联关系,比如农药与农产品的检出关系,从而避免了视觉杂乱。同样这个方法可以在同一个布局中对比分析两个相同结构的树的属性,比如不同地区或同一地区不同时间点的农产品中农药检出状况。经过用户体验和评价,该方法的表现证明它是有效而且有用的。
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