【摘 要】
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为了实现点云模型的有意义分割,提出一种基于谱聚类的分割算法.首先用图G表示点云模型,将分割问题转化为图切割问题;然后根据归一化的非对称Laplacian矩阵构造谱聚类空间;最后通过移除掉多余的特征向量,在一个更低维的空间中找到了分割问题的松弛解.文中还给出了该算法相关定理的证明,并通过实验验证了算法的正确性和有效性.
【基金项目】
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国家科技支撑计划（2008BAH29800）.
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为了实现点云模型的有意义分割,提出一种基于谱聚类的分割算法.首先用图G表示点云模型,将分割问题转化为图切割问题;然后根据归一化的非对称Laplacian矩阵构造谱聚类空间;最后通过移除掉多余的特征向量,在一个更低维的空间中找到了分割问题的松弛解.文中还给出了该算法相关定理的证明,并通过实验验证了算法的正确性和有效性.
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