3D-Objekterkennung auf der Grundlage von künstlichem Lernen

Mit dem raschen Fortschritt bei den Instrumenten zur Erfassung von 3D-Objekten und der Rechenleistung gibt es eine wachsende Zahl von 3D-Objekten in verschiedenen Bereichen, z. B. medizinische Simulation, Computer Vision, Computer Aided Design, Computergrafik und Architekturdesign. Im Gegensatz zur Klassifizierung und Suche auf der Grundlage von 2D-Daten ist die Klassifizierung und Suche auf der Grundlage von 3D-Informationen eine allmählich praktikable und sinnvolle Aufgabe. Dieses Buch untersucht die Probleme und Konzepte, die häufig mit der inhaltsbasierten Klassifizierung und Suche von 3D-Objekten in Verbindung gebracht werden. Es enthält auch unsere Beiträge zu dem betreffenden Bereich. Tatsächlich haben wir uns mit Klassifikations- und Suchansätzen befasst, die auf partieller Übereinstimmung, der Darstellung der Form mithilfe von 2D-Schnittbildern, die aus dem 3D-Objekt extrahiert wurden, und künstlichem Lernen beruhen.