mean shift算法是一种强大的无参数离散数据点的聚类方法，其在图像平滑、图像分割以及目标跟踪等方面都有着广泛的应用。[Yamauchi et al. 2005]基于mean shift算法提出了一种网格分割方法，具体来说，给定一个三角网格，其面片重心和面片法向可以组成6维特征空间中的一系列离散点集，然后使用mean shift算法对其进行聚类，聚类后每个面片的法向可以修正为各自聚类中心的法向信息，最后基于面片修正法向进行网格分割。下面具体介绍该算法的过程。 mean shift算法是一种强大的无参数离散数据点的聚类方法，其在图像平滑、图像分割以及
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基于均值漂移的三维网格分割算法（Mean Shift）
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