【摘 要】
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为提高基于视图的三维模型分类算法准确度,结合多局部显著视图与卷积神经网络(CNN)提出一种新的三维模型分类算法。提取三维模型多视角下的局部视图,引入显著性评价,建立多局
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,杭州电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762003,61502129);浙江省自然科学基金(LQ16F020004);宁夏高等学校一流学科建设项目(NXYLXK2017A07);国家民委中青年英才计划项目(2016GQR08)
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为提高基于视图的三维模型分类算法准确度,结合多局部显著视图与卷积神经网络(CNN)提出一种新的三维模型分类算法。提取三维模型多视角下的局部视图,引入显著性评价,建立多局部显著视图集合,以合理表征原始三维模型,兼顾数据表示的完整性和多样性。在此基础上,综合单视图CNN,利用bagging策略构建面向三维模型分类任务的集成深度学习模型,从而提高分类器的泛化性和准确率。在ModelNet10数据集上的实验结果表明,该算法可有效提高分类准确率。
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