spacewarping.cpp

使用BDA实现三维模型相关反馈的算法 注：算法使用的三维模型特征向量是从PSB模型库中自动提取的DESIRE三维模型特征向量

// spacewarping.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include "spacewarping.h"
#include "rprc.h"
//#include "global.h"
#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#endif


// 唯一的应用程序对象

CWinApp theApp;

using namespace std;


struct labelsample labelvector[907];
int trainmatrix[90][907];
int trainclassnum[90];
int coarse1matrix[42][907];
int coarse1classnum[42];
int coarse2matrix[7][907];
int coarse2classnum[7];
int coarse3matrix[2][907];
int coarse3classnum[2];
double originfeaturematrix[907][FEATURELENGTH];
double distancematrix[907][907];
double distancevector[907];
struct userfeed userfeedvector[907];
int feednum;
int round;
int nearestobjects[FEADBACKNUM];
double tempvector[FEATURELENGTH];

int _tmain(int argc, TCHAR* argv[], TCHAR* envp[])
{
	int nRetCode = 0;

	// 初始化 MFC 并在失败时显示错误
	if (!AfxWinInit(::GetModuleHandle(NULL), NULL, ::GetCommandLine(), 0))
	{
		// TODO: 更改错误代码以符合您的需要
		_tprintf(_T("致命错误: MFC 初始化失败\n"));
		nRetCode = 1;
	}
	else
	{
		// TODO: 在此处为应用程序的行为编写代码。
		Crprc prcobject;
		prcobject.readlabels("trueclassification.txt");
		prcobject.readfeatures("featuresinfile.txt");

        cout<<"Loading Complete!"<<endl;

		int objectnum = 0;

		for (objectnum=0;objectnum<907;objectnum++)
		{
			prcobject.firstcomputedistance(objectnum);

			feednum = 0;

			for (round=0;round<ROUNDNUM;round++)
			{
				prcobject.userlabelfeedback(objectnum);

				//接下来是全新的东东了
				prcobject.newcomputedistance(objectnum);
				//这编得也太快了吧，搞笑


			}

 
			cout<<objectnum<<endl;

		}
		
	}

	return nRetCode;
}