深度特征融合的非刚性三维形状局部匹配

摘要：

针对海量、异构三维形状匹配与智能检索技术的需求,提出了一种基于级联卷积神经网络(F-PointCNN)深度特征融合的三维形状局部匹配方法.首先,采用特征袋模型,提出几何图像表示方法,该几何图像不仅能够有效区分同类异构的非刚性三维模型,而且能够揭示大尺度不完整三维模型的结构相似性.其次,构建级联卷积神经网络学习框架F-PointCNN,其中,BoF-CNN从几何图像中学习深度全局特征,建立融合局部特征与全局特征的点特征表示;进而对Point-CNN进行点特征的细化与提纯,生成具有丰富信息的深度融合特征,有效提高形状特征的区分性与鲁棒性.最终,通过交叉矩阵度量方法高效实现非刚性三维模型的局部形状匹配.在公开的非刚性三维模型数据库的实验结果表明,该方法提取的特征在大尺度变换的形状分类及局部形状匹配中具有更强的识别力与更高的匹配精度.

关键词：局部匹配、特征融合、卷积神经网络、非刚性三维模型

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省科技厅项目;辽宁省教育厅项目;大连市科技创新基金

在线出版日期：2021-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：475-486