球面深度全景图表示下的三维形状识别

发布时间：2018-07-20 15:36

【摘要】：三维形状识别是近年来较为热门的研究方向,针对其中的三维模型形状的表达方法和识别问题,提出一种多分支卷积神经网络下的三维模型识别方法.该方法通过对三维模型进行球面深度投影得到球面全景图;为了提高识别精度,将每个模型的球面全景图从多个角度展开,创建多幅平面图像作为识别系统的输入;识别系统使用多分支的卷积神经网络,并将多幅全景图进行整合分析,最终得到一个三维模型的识别结果.对三维模型进行分类和检索的实验结果表明,文中方法的识别效果优于近年来的前沿方法,对三维模型进行检索的准确度甚至超过了多视图识别方法.
[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.
【作者单位】： 浙江大学CAD&CG国家重点实验室;厦门大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金(61379068)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2133991