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對稱混淆問題一直是圖形匹配的難點之一，其中，特征點選取、對稱點檢測、初始匹配對最終匹配結(jié)果影響很大針對此問題提出了一種基于熱核的3D對稱圖形匹配算法。在前期工作基礎(chǔ)上，考慮測地線在對稱圖形檢測中的不足，提出一種以熱核信號（HKS）為工具的算法。首先將HKS采樣和最遠點采樣結(jié)合并融合采樣，獲得分布穩(wěn)定且具有代表性的特征點;其次用HKs進行特征點分類實現(xiàn)對稱點的準確檢測;然后再利用基于熱核的一點匹配算法進行初始匹配，以提高正確率;最后利用 LS MDS算法將圖形嵌入到歐氏空間并投影到2D平面，根據(jù)投影中頂點的法向以及網(wǎng)格上的曲率信息標定圖形方向，最終完成對稱匹配。在 TOSCA數(shù)據(jù)庫上進行數(shù)值實驗，并將文中算法與已有的經(jīng)典算法進行比較，結(jié)果表明，該算法不僅提高了匹配準確率，而且適用于較特殊的對稱混淆問題，如大猩猩對稱圖形的匹配問題。
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