【摘 要】
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在基于点云和图像的三维模型分类检索中，现有特征融合方法忽略了模态内特征信息和模态间互补信息，存在融合特征丢失的问题，且分类标签和预测特征间缺乏高维相关联系，检索准确率较低。针对这些问题，提出了一种多模态特征和词嵌入联合驱动的网络结构，用于三维模型分类检索。首先，在特征提取过程中，利用特征提取器提取来自点云和视图的三维模型特征，通过共享空间来对齐不同模态的特征。其次，在模态融合过程中，计算不同模态之
【基金项目】
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国家自然科学基金（62106238）； 山西省回国留学人员科研资助项目（2020-113）； 山西省科技成果转化引导专项（202104021301055）；
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在基于点云和图像的三维模型分类检索中，现有特征融合方法忽略了模态内特征信息和模态间互补信息，存在融合特征丢失的问题，且分类标签和预测特征间缺乏高维相关联系，检索准确率较低。针对这些问题，提出了一种多模态特征和词嵌入联合驱动的网络结构，用于三维模型分类检索。首先，在特征提取过程中，利用特征提取器提取来自点云和视图的三维模型特征，通过共享空间来对齐不同模态的特征。其次，在模态融合过程中，计算不同模态之间的余弦相似度来增强模态特征，再将这些特征进行拼接得到融合特征。最后，在模型特征分类的过程中，通过建立词嵌入模型与分类标签的高维相关性，实现三维模型特征的统一表示和分类检索。为了评估该方法对于三维模型的检索和分类的性能，在ModelNet10和ModelNet40数据集上进行了实验验证，结果显示检索平均精度均值分别达到了92.9%和91.5%，表明本文方法可以获取精准的三维模型特征描述符，且与现有的众多算法相比，显著提高了三维模型的检索精度和分类准确率。
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