【摘要】：三維形狀識(shí)別是近年來(lái)較為熱門的研究方向,針對(duì)其中的三維模型形狀的表達(dá)方法和識(shí)別問(wèn)題,提出一種多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的三維模型識(shí)別方法.該方法通過(guò)對(duì)三維模型進(jìn)行球面深度投影得到球面全景圖;為了提高識(shí)別精度,將每個(gè)模型的球面全景圖從多個(gè)角度展開(kāi),創(chuàng)建多幅平面圖像作為識(shí)別系統(tǒng)的輸入;識(shí)別系統(tǒng)使用多分支的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將多幅全景圖進(jìn)行整合分析,最終得到一個(gè)三維模型的識(shí)別結(jié)果.對(duì)三維模型進(jìn)行分類和檢索的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中方法的識(shí)別效果優(yōu)于近年來(lái)的前沿方法,對(duì)三維模型進(jìn)行檢索的準(zhǔn)確度甚至超過(guò)了多視圖識(shí)別方法.
[Abstract]:3D shape recognition is a hot research direction in recent years. Aiming at the problem of representation and recognition of 3D model shape, a 3D model recognition method based on multi-branch convolution neural network is proposed. In order to improve the recognition accuracy, the spherical panoramic image of each model is expanded from multiple angles to create multiple plane images as the input of the recognition system. The recognition system uses a multi-branch convolution neural network, and integrates and analyzes multiple panoramic images. Finally, the recognition result of a three-dimensional model is obtained. The experimental results of classification and retrieval of 3D models show that the recognition effect of this method is better than that of recent frontier methods, and the accuracy of retrieval of 3D models is even better than that of multi-view recognition.
【作者單位】： 浙江大學(xué)CAD&CG國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廈門大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61379068)
【分類號(hào)】：TP391.41

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6 楊紅U，

本文編號(hào)：2133991