从高程图到等高线：利用SVM和决策树检测小提琴宽度减少
From Elevation Maps To Contour Lines: SVM and Decision Trees to Detect Violin Width Reduction
UCLouvain - ICTEAM（鲁汶大学 - ICTEAM）；UCLouvain - INCAL（鲁汶大学 - INCAL）；Musical Instruments Museum (MIM)（乐器博物馆（MIM））
AI总结：
本文比较了基于高程图的SVM和决策树方法与基于参数等高线拟合的方法，在自动检测小提琴宽度减少方面，等高线方法表现更优。
摘要：
我们探索了使用3D摄影测量网格自动检测小提琴宽度减少的方法。我们比较了应用于基于几何的原始表示（由高程图构建）的SVM和决策树，与更针对性的方法，该方法依赖于参数等高线拟合的特征工程。尽管高程图偶尔能取得良好结果，但其性能无法超越基于等高线的输入。
英文摘要：
We explore the automatic detection of violin width reduction using 3D photogrammetric meshes. We compare SVM and Decision Trees applied to a geometry-based raw representation built from elevation maps with a more targeted, feature-engineered approach relying on parametric contour lines fitting. Although elevation maps occasionally achieve strong results, their performance does not surpass that of the contour-based inputs.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
