【摘 要】
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随着计算机视觉技术的发展，三维模型在该方向的应用越来越广泛。由于三维模型的数量急剧增加，快速实现对三维模型的分类和检索是面临的一个较为棘手的问题。三维模型的表征方法有很多种，其中基于视图的图像表征方法在该领域方面有着很好的表现能力，在多个数据库和比赛中取得良好的成绩。 本文依据图像表征三维模型的方法，介绍基于全景图的三维模型表征方法，主要介绍：(1)提取三维模型的全景图表示三维模型，将网格化的三
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随着计算机视觉技术的发展，三维模型在该方向的应用越来越广泛。由于三维模型的数量急剧增加，快速实现对三维模型的分类和检索是面临的一个较为棘手的问题。三维模型的表征方法有很多种，其中基于视图的图像表征方法在该领域方面有着很好的表现能力，在多个数据库和比赛中取得良好的成绩。
本文依据图像表征三维模型的方法，介绍基于全景图的三维模型表征方法，主要介绍：(1)提取三维模型的全景图表示三维模型，将网格化的三维模型置于一个固定的圆柱体内，把三维模型主轴到表面的距离或者三维面片的走向映射到圆柱体侧面，然后将圆柱体侧面展开，形成长方形的全景图。这样提取三维模型表面到主轴的距离和面片的走向更充分考虑了三维模型的结构特征。(2)设计新型的网络结构，提取全部全景图多尺度全局和局部的特征，形成强有力的特征描述子。采用不同尺度的网络放缩输入的全景图，然后获取不同尺度的全景图深度特征，通过多个通道将不同尺度的全景图深度特征进行组合，得到最终的特征描述子。通过不同尺度的放缩可以得到全景图的局部和全局特征，通过多通道特征的组合，能够得到不同全景图之间的联系。(3)在设计的新型网络上加入注意力机制模块，将不同通道对最后三维模型描述符进行量化，根据量化后的权重融合多通道特征。
本文提取的三维模型表征算子在大型三维模型数据库ModelNet10、ModelNet40和ShapeNetCore55做了实验，结果显示方法具有一定的优越性。
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