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.
Type de document :
Communication dans un congrès
La 5ème édition des journées « Big Data Mining and Visualization », Jun 2016, Metz, France
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https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-01368249
Contributeur : François Meunier <>
Soumis le : mercredi 21 septembre 2016 - 11:13:49
Dernière modification le : jeudi 21 mars 2019 - 14:30:24
Document(s) archivé(s) le : jeudi 22 décembre 2016 - 12:25:43

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Heat Kernel Signature pour la ...
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  • HAL Id : hal-01368249, version 1

Citation

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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