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2013-05-23 12:21
求翻译：Figure 1 gives an overview of our feature extraction pipe- line. Given an unstructured point cloud P = {pi ∈ IR3 } that approximates some two-manifold surface S , our algo- rithm starts by classifying points according to the likelihood that they belong to a feature (Section 2). This is done using a multi-scale appro是什么意思？ 待解决
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Figure 1 gives an overview of our feature extraction pipe- line. Given an unstructured point cloud P = {pi ∈ IR3 } that approximates some two-manifold surface S , our algo- rithm starts by classifying points according to the likelihood that they belong to a feature (Section 2). This is done using a multi-scale appro
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
图1给出了特征提取用户喉─线的概述。
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2013-05-23 12:23:18
图1提供我们的特征抽出管子线概要。给出一朵无特定结构的点云彩P = {pi ∈ IR3}接近一些两多头管表面S，我们的algo- rithm通过分类点开始根据可能他们属于特点(第2)部分。这做使用分配重量ωi到每pi ∈ P.的多标度方法。
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2013-05-23 12:24:58
图1给我们的特征抽出管子线概要。 给出一朵无特定结构的点云彩接近 (一些二多头管表面 ) S的P = pi ∈ IR3，我们的algo- rithm通过分类点开始根据可能他们属于特点 (第2部分)。 这使用做多称分配重量ωi到每pi ∈ P.的方法。 在thresholding这些重量以后，我们计算剩余的样品点第3.1部分和第3.2的一张 (极小的跨过的图表部分)。 其中每一图表的分开的组分由蛇，被吸引到特点端点的能量使减到最小的多槽轴塑造。 使用Euler integra- tion，我们可以使蛇代表的特点线光滑，当维护与下面说谎的表面第3.3部分时的 (接近的连接)。 提取的特点线可能使用
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2013-05-23 12:26:38
图 1 概述了我们特征提取的管道线。给出了非结构化的点云数据 P = {pi ∈ IR3}，接近一些二流形曲面 S，我们的算法开始进行分类点的可能性，他们属于某一功能 （第 2 节）。这样做是使用一种多尺度方法，将重量 ωi 分配给每个 pi ∈ P。简单的阈值分割这些权重，我们计算最小生成图的其余样本点 （3.1 和 3.2 节）。每个单独的组件关系图的模型的一条蛇，吸引到特征顶点的能量最小化样条。使用欧拉 integra，，我们可以由蛇，同时保持接近的连接特征线条流畅下-说谎表面 （第 3.3 节）。然后可以使用非真实感基于点仁-可视化线提取的特征远见卓识 （4 节）。
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2013-05-23 12:28:18
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