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針對基于學習的三維模型興趣點提取問題，提出一種興趣點分層學習的全監督算法。提取三維模型表面所有頂點的特征向量后，將人工標注的興趣點分為稀疏點和密集點，對于稀疏點使用整個三維模型進行神經網絡訓練對于密集點則找出興趣點分布密集的區域進行單獨的神經網絡訓練;然后對2個神經網絡進行特征匹配，得到一個用于三維模型興趣點提取預測的分類器。測試時，提取新輸入的三維模型上所有頂點的特征向量，將其輸入到訓練好的分類器中進行預測，應用改進的密度峰值聚類算法提取興趣點。算法采用分層學習的策略，解決了傳統算法在模型細節處難以準確提取密集興趣點的問題。在 SHREC‘11數據集上的實驗結果表明，與傳統算法相比，該算法提取興趣點的準確率更高。出現的遺漏點和錯誤點更少，對解決越來越精細的三維模型的興趣點提取問題有較大幫助。
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