今天工作重點：

1. 總共的特征種類歸納；

2. 歸納對于某些Loop，在什么樣子的情況下應(yīng)該是什么特征。

一些啟發(fā)式規(guī)則：

1. 如果不是最里面一層Loop，那么是正特征的概率比較大，最里面一層Loop如果是圓且相對面積較小，那么負特征概率最大。

2. 側(cè)面看，方形怎樣識別實際正面是方形還是圓形？

?# 在這個方向上多為對稱的Loop，那么是圓形的概率比較大，可以采用投票的方法，設(shè)定一個閾值，超過閾值的即為圓形。

#Number(小Loop)>=閾值（取4或者更大）則為正面方向的概率較大。

3. 模型的總類別可以分為以下幾類：

首先要找一些是否有標志性的某個方向的Loop存在，然后再判斷。同時可以根據(jù)虛Loop的方向特性等來提前判定方向。

? ?（1）有一個最大包含所有其他Loop的外層Loop。- 該Loop包括其內(nèi)含的Loop都一般為正面方向

? ?（2）有一個最大包含最多Loop的外層Loop，旁邊增長一兩個單獨的小Loop。-正面方向，小Loop可能正面也可能側(cè)面。（若增長的Loop>1且成線性，則為第三類）

? ?（3）互相相鄰型，每個外層Loop都與其他Loop相鄰，并且有一兩個Loop包含有內(nèi)層小Loop。 - 側(cè)面方向

? ?（4）

4. 圓環(huán)跟圓環(huán)層層包含，可以根據(jù)圓環(huán)跟圓環(huán)之間的距離，來做一點小判定。

5. 最內(nèi)層Loop是負特征的概率還是挺高的。