基于支持向量机的点云切片分割技术的研究

摘要：

支持向量机这种学习方法,最初用于处理模式识别问题,随后推广到解决回归估计问题,成功解决了高维问题和局部极值问题,是一个具有最优泛化能力的学习机器.提出了一种基于支持向量机最优超平面的点云切片分割技术,该技术采用较新的人工智能技术支持向量机(SVM)的最优超平面原理,应用其统计特性,把切片中的点分割成模型本身的独立部分.实验证明,该方法具有速度快、分割准确的优点,分割效果较好.

关键词：反求工程、支持向量机、点云、切片分割

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目10576027

在线出版日期：2009-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：16-18