遗产三维数字模型的自动分类方法研究

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研究提出并验证了一套面向遗产场景三维数据（点云或多边形网格模型）的自动分类流程，可基于二维纹理或直接基于三维几何，采用监督或无监督机器学习策略。方法在四个不同的考古与建筑场景中应用并验证，结果表明该流程可靠、可复现，能为修复与记录提供受损区域等度量信息。

论文资料与摘要整理

整理依据：原始摘要与元数据；未据此展示论文全文

Classification of 3D Digital Heritage

作者：Eleonora Grilli；Fabio Remondino
刊物：Remote Sensing
出版时间：2019-04-08
DOI：10.3390/rs11070847

研究方法

基于二维纹理或三维几何的自动分割与分类流程，采用监督或无监督机器学习策略，并在四个场景中验证

研究对象

考古与建筑遗产场景的三维数据，包括点云和多边形网格模型

主要发现

实验结果表明该流程可靠、可复现，适用于修复与记录，可提供受损区域等度量信息

材料局限

材料未提供