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基于神经网络的三维模型视觉特征分析
基于神经网络的三维模型视觉特征分析
来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 7次 | 上传用户:Monking
【摘 要】
:
首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类。具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类。实验表明,基于神经网络的分类器能对基于视觉特征描述的三维物体进行有效识别。
【作 者】
:
韦伟
杨育彬
林金杰
阮佳彬
【机 构】
:
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系,南京大学软件学院
【出 处】
:
计算机工程与应用
【发表日期】
:
2008年21期
【关键词】
:
三维模型
视觉特征
感知器神经网络
HOPFIELD网络
三维物体分类
3D model
visual feature
perceptron
Hop
【基金项目】
:
国家自然科学基金优秀国家重点实验室专项基金资助项目(No.60723003),国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under GrantNo.60505008),江苏省自然科学基金创新人才(学术带头人)基金资助项目(No.BK2007520).
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首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类。具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类。实验表明,基于神经网络的分类器能对基于视觉特征描述的三维物体进行有效识别。
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