【摘 要】
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立体视觉对象的表示与识别在工业制造与智能交通中扮演着重要的角色,因此吸引了学术界的广泛关注。立体视觉对象常见的表示形式有:点云、视图、体素、网格等。对于立体视觉对象,不同的表示形式有着完全不同的数据组织结构,因此使得立体视觉对象的学习任务难度大增。特别是在多模态的联合表示学习上,不仅要解决单一模态的学习问题,还要提出合适的框架去融合不同模态的数据表示,从而达到对立体视觉对象更加精准的多模态联合刻画
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立体视觉对象的表示与识别在工业制造与智能交通中扮演着重要的角色,因此吸引了学术界的广泛关注。立体视觉对象常见的表示形式有:点云、视图、体素、网格等。对于立体视觉对象,不同的表示形式有着完全不同的数据组织结构,因此使得立体视觉对象的学习任务难度大增。特别是在多模态的联合表示学习上,不仅要解决单一模态的学习问题,还要提出合适的框架去融合不同模态的数据表示,从而达到对立体视觉对象更加精准的多模态联合刻画。本文从三个角度去解决立体视觉对象的多模态联合表示问题。首先,本文提出一种基于组视图的多视图精准刻画算法,用于对多视图下立体视觉对象的精准刻画。其次,本文提出一种基于点云和多视图的多模态联合表示算法,同时从局部和全局两个角度融合了点云与多视图的高维特征。最后,本文提出一种基于关联的多模态联合表示算法,该算法能够自动的选择与点云互补的视图进行融合,从而提高了多模态联合表示算法的识别精度和可解释性。同时本文还分别提供了三种网络模型的结果可视化,分别证明了组视图网络能很好的区分视图的可辨别度,以及点云与多视图关联网络能自动筛选出互补点云视图对。在公开数据集ModelNet40上的实验表明,本文提出的组视图卷积神经网络、点云多视图联合网络以及点云多视图关联网络,在立体视觉对象分类和检索两个任务上均取得了不错的结果。
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