3D模型的姿态单位化

三维模型姿态单位化在模型的处理与分析领域中是一个很重要的操作。目前常用的对于三维模型进行姿态单位化的方法一般有两咱，即基于主成分分析的对齐方法（PCA）和基于优化算法的最优模型对齐（OA）。

PCA方法是使用组成三维模型的网格中的顶点、法向量或其它的一些信息来分析三维模型几何体元的分布特性，进而使用PCA方法计算出一个全局对齐下交坐标系，从而将三维模型对齐到该坐标系中。这种方法的操作对象为单个模型，它的最重要的特点是效率较高，实现较快。但它也有最主要的缺点即是对齐的效果较差，而三维模型的姿态单位化的质量直接关系到后面的对于姿态不具有不变性的相关处理的质量。

基于最优化的对齐方法是另外一个很重要的三维模型姿态对齐方法，它的操作对象可以是单个模型，这里就类似于上述的PCA方法，不过这里使用了智能优化算法来弥补单纯PCA主轴计算中的某些缺陷，速度也较快。另外一种最优化方法的操作对象为两个模型，这种算法直接将两个模型对齐到一个最优或近似最优的局部正交坐标系中，然后，这两个模型之间的后续操作，比如相似度计算等则直接在此对齐坐标系下进行，这样就可以得到非常好的计算效