【摘 要】
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针对三维物体的形状表示和识别问题,基于三分支的卷积神经网络框架,训练由柱面投影得到的一组全景图获得三维物体的形状描述符,并得到最终的识别结果。以物体中心为原点,分别
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772164);浙江省自然科学基金资助项目(LY17F020025)
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针对三维物体的形状表示和识别问题,基于三分支的卷积神经网络框架,训练由柱面投影得到的一组全景图获得三维物体的形状描述符,并得到最终的识别结果。以物体中心为原点,分别对物体的三个主轴做柱面投影得到三幅全景视图,既能描述物体在空间上的位置和方向,也能获得物体的全局形状表征。将三维物体对应的三视角全景图输入到三分支卷积神经网络框架中,经过训练能够得到一个更为紧凑的三维形状描述子用于表示物体形状特征,最终获得物体的识别结果。在三维模型分类实验中的ModelNet10数据库中,分类精度能达到89.47%。
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