Heat Kernel Signature pour la sélection et la classification d'objets - application aux géo-modèles 3D - Sorbonne Université Access content directly
Conference Papers Year : 2016

Heat Kernel Signature pour la sélection et la classification d'objets - application aux géo-modèles 3D

Abstract

Cet article propose une nouvelle approche en classification supervisée d'objets 3D, en donnant notamment une justification sous forme de sous-parties extraites discriminantes à l'aide du Heat Kernel Signature et du test de Fisher. Pour le groupe Total, ce besoin de classification est initialement appliqué aux grandes structures 3D des bassins géologiques, dont les éléments pertinents dépendent de sous-parties.
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Dates and versions

hal-01368249 , version 1 (21-09-2016)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01368249 , version 1

Cite

François Meunier, Christophe Marsala, Laurent Castanié. Heat Kernel Signature pour la sélection et la classification d'objets - application aux géo-modèles 3D. La 5ème édition des journées « Big Data Mining and Visualization », Jun 2016, Metz, France. ⟨hal-01368249⟩
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