用轮廓线检测小提琴宽度缩减，效果优于传统高度图方法。

From Elevation Maps To Contour Lines: SVM and Decision Trees to Detect Violin Width Reduction

• 基于轮廓线拟合的特征工程方法检测小提琴宽度变化。
• 轮廓线方法在精度上超越高度图输入，最高提升12%。
• 适合乐器数字化与文物修复领域研究人员参考。

我们研究利用3D摄影测量网格自动检测小提琴宽度缩减。比较了支持向量机（SVM）与决策树在基于高度图的原始几何表示上的表现，以及更针对性的参数化轮廓线拟合特征工程方法。尽管高度图偶尔取得良好结果，但其性能未超过轮廓线输入方法，在多个数据集上平均提升达12%。该方法为乐器形态分析提供了高效、可复现的自动化工具。

原文摘要 · Abstract (English)

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.

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