【摘 要】
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本文主要内容是应用稀疏椭球径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络对点云表面进行重建,实现用该神经网络中较少的椭球RBF数量逼近原始点云模型表面的目的。针对稀疏椭球RBF神经网络模型结构特征,我们选择两种不同的椭球RBF中心初始化方法,分别是模型内点和骨架点。在训练过程中,我们选择两种不同的优化方法,分别是利用自适应矩估计优化（Adaptive Moment Est
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本文主要内容是应用稀疏椭球径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络对点云表面进行重建,实现用该神经网络中较少的椭球RBF数量逼近原始点云模型表面的目的。针对稀疏椭球RBF神经网络模型结构特征,我们选择两种不同的椭球RBF中心初始化方法,分别是模型内点和骨架点。在训练过程中,我们选择两种不同的优化方法,分别是利用自适应矩估计优化（Adaptive Moment Estimation,Adam）和混合优化,然后对结果进行比较分析。具体如下:（1）基于稀疏椭球RBF神经网络的点云表面重构。在该部分,我们选择点云模型内点作为隐层椭球RBF的初始中心,在实验过程中采取两种优化方法,分别是Adam优化方法和混合优化方法来训练神经网络,使其逼近点云初始表面。通过对两种方法的结果稀疏性和表面保留情况等因素的分析,我们发现,在以内点为初始椭球RBF中心的条件下,两种优化方法均可以利用较少的椭球RBF来有效的重构点云模型表面,且利用混合优化的方法要优于Adam优化方法。（2）基于骨架提取和稀疏椭球RBF神经网络的点云表面重构。该部分我们利用三维空间中最大内切球原理对点云模型内部进行处理,提取点云模型骨架,此时可以发现,构成模型骨架点的数量大大少于内点的数量。选取模型骨架作为隐层椭球RBF的初始中心,再同样分别利用Adam优化方法和混合优化方法训练神经网络。点云模型经过稀疏优化,对结果进行分析,我们发现,在以骨架点为初始基函数中心的情况下,此时两种方法均有效的重构了点云模型表面,而且相比于以内点为初始中心,剩余有效椭球RBF数量均进一步减少。
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