28、行为单元模型：3D 视频数据处理的新方法

行为单元模型：3D 视频数据处理的新方法

1. 多分辨率 Reeb 图拓扑匹配

多分辨率 Reeb 图的拓扑匹配是一种有效的 3D 形状匹配方法。在分辨率 r 下匹配的节点用相同颜色表示，蓝色带箭头的链接展示了分辨率 r 下节点（m′ 和 n′）以及它们子节点（m 和 n）与分辨率 r + 1 下节点组的匹配示例。当形成节点对 (m, n) 时，标签（如 α）会在两个分支中传播，使得 M 和 N 中带有标签 α 的对应分支匹配在一起。注意，根据分支的定义，标签不会传播到分支节点。

最终，通过 sim 函数将所有拓扑一致对 {(m, n) ∈ Cr} 在每个分辨率级别 r = 0…R 的节点相似性值相加，得到 M 和 N 之间的 aMRG 相似度得分 SIM(M, N)，该函数会考虑嵌入的节点属性。

多分辨率策略

采用从粗到细的多分辨率匹配策略有两个主要优点：
1. 计算可处理性 ：在处理大型数据库时，从最低图分辨率（节点较少）开始，一旦发现图之间没有一致匹配，就中止相似度评估过程，避免了大型图匹配的 NP 完全复杂性问题。
2. 合理匹配方案 ：优先考虑全局形状和拓扑（如身体姿势），而非精细细节（如手臂位置、手指）。节点使用拓扑一致性规则和相似性函数进行分层匹配，从根节点（r = 0）开始，通过节点子节点递归到最高分辨率（r = R）。在图匹配过程中，无关节点会被丢弃，因为它们的匹配得分较低。

2. 3D 形状相似性计算方法性能评估

使用 aMRG 的 3D 形状相似性计算方法的性能通过与各种形状相似性指标进行比较来评