《表3 Rand Index评价结果》

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《基于边界特征的三维模型分割》

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注:Deep Learning分割方法是Shu等人[7]提出的基于深度学习的无监督分割方法。

利用评价指标Rand Index，将本文提出的基于边界特征的三维模型分割方法与文献[7]提供的九种算法进行比较。表3显示了对每种算法的Rand Index评价结果，表明本文方法在分割杯子、蚂蚁、轴承等具有较为明显边界的模型时，比目前流行的算法分割效果要好，由于过分割阶段忽略了模型的部分细微特征，在分割花瓶、眼镜等存在模糊边界的模型时效果欠佳。图3显示了本文方法与其他主流算法的Rand Index平均值的对比结果，结果表明本文方法的分割效果不如采用深度学习的分割方法。图4显示了数据集中代表性模型的分割结果。