随着高分辨率3D扫描设备获取的大规模点采样几何的出现，开发有效的算法来处理这类具有大量几何细节和复杂拓扑的模型变得越来越重要。 作为预处理步骤，表面简化对于后续操作和几何处理非常重要，也是必需的。 基于自适应均值漂移聚类方案，提出了一种曲率感知的自适应重采样方法，用于点采样几何简化。 生成的采样点是非均匀分布的，并且可以以曲率感知的方式考虑局部几何特征，即在简化模型中，采样点在高曲率区域中密集，而在低曲率区域中稀疏。 所提出的方法已经实现并通过几个示例进行了演示。
2022-03-25 22:34:33
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BP-adaboost 预测模型，利用re-sampling 重采样方法 对样本权值因子进行调整。解决目前大多数BP-adaboost预测方法程序中没有体现模型迭代过程中对样本数据进行权值调整的核心问题。
2021-04-11 10:08:06
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