基于多视图循环神经网络的三维物体识别

摘要：

对于三维物体的识别任务,基于多视图卷积神经网络的方法(MVCNN)在准确性和训练速度等方面都优于基于三维数据表示的方法.但MVCNN依赖于三维模型,且采用了固定视角的视图,不符合实际的应用场景;此外,其视图特征融合采用了最大值池化操作,会损失部分原始特征信息.针对这一问题,该文提出了一种基于多视图循环神经网络(MVRNN)的三维物体识别方法,从3个方面对MVCNN进行改进.首先,在交叉熵损失函数中引入特征辨识度指标,以提高不同物体特征之间的辨识度;其次,使用循环神经网络代替MVCNN的最大值池化操作来融合多个自由视觉视图特征,得到一个更加紧凑且物体外观信息完备的融合特征;最后,利用二分类网络对自由视角单视图特征和融合特征进行匹配,实现三维物体的细粒度识别.为了验证MVRNN的性能,分别在公开数据集ModelNet和自建数据集MV3D上进行对比实验.实验结果表明,与MVCNN相比,MVRNN提取的多视图特征具有更高的辨识度,在两个数据集上的识别准确率均较有明显提升.

关键词：三维物体、特征提取、特征融合、图像检索、多视图

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家青年科学基金;广东省自然科学基金;广东省高等学校优秀青年教师培养计划

在线出版日期：2020-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：269-275