基于代表性视图的三维模型检索

丁博; 汤磊; 何勇军; 于军

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基于代表性视图的三维模型检索

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提出了一种基于代表性视图的三维模型检索方法.在三维模型的视图表示方面,为了充分表示模型,并减少冗余信息,首先采用光场描述符(light field descriptor,LFD)将三维模型投影成二维视图,再将二维视图采用k均值聚类算法(K-means clustering algorithm,K-MEANS)进行聚类,生成代表性视图.然后采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取视图特征并进行分类.同时提出了一种支持多种查询方式的相似度评价方法,以实现草图、图片或三维模型为输入条件的模型检索.本文在ModelNet40模型库上的实验结果表明,部分特征突出的三维模型检索的准确率可以达到100％.

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来源
《哈尔滨理工大学学报》 |2021年第6期|18-23|共6页
作者
丁博; 汤磊; 何勇军; 于军;
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作者单位

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080;

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080;

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080;

哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080;

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正文语种 chi
中图分类 TP315.69;
关键词
三维模型检索; 代表性视图; 卷积神经网络; k均值聚类算法;

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