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基于分层策略的三维非刚性模型配准算法 被引量：2
1
作者 王旭鹏 雷航 +1 位作者 刘燕 桑楠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2381-2385,共5页
在三维非刚性模型分析中,通常需要对不同姿态下的模型进行配准。针对传统配准算法存在复杂度高、计算量大、精确度低等问题,提出一种新的基于分层策略的三维非刚性模型配准算法。首先,定义热核签名函数为模型的标量域,使用同源聚类算法... 在三维非刚性模型分析中,通常需要对不同姿态下的模型进行配准。针对传统配准算法存在复杂度高、计算量大、精确度低等问题,提出一种新的基于分层策略的三维非刚性模型配准算法。首先,定义热核签名函数为模型的标量域,使用同源聚类算法提取模型的特征点和特征区域,进而提出三维几何模型的树形表示方法:它的根节点为三维几何模型,内部节点为模型的特征区域,叶节点为包含在相应区域的特征点。然后,根据三维几何模型的树形表示提出模型的分层配准算法。在SHREC 2010模型配准数据集上对比分析了分层配准算法、推广的多维尺度变换算法(GMDS)和博弈论方法在等距变换、孔洞、小孔洞、尺度变换、局部尺度变换、重采样、噪声、散粒噪声以及拓扑变换等情况下的性能。实验结果表明,在以上三维几何模型数据受干扰的情况下,分层配准算法的准确性明显优于GMDS方法和博弈论方法,同时具有较低的计算复杂度。 展开更多
关键词 三维非刚性模型 等距变换 模型配准 特征区域 特征点
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非刚性三维模型检索特征提取技术研究 被引量：18
2
作者 李海生 孙莉 +3 位作者 武玉娟 吴晓群 蔡强 杜军平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期483-505,共23页
三维模型特征描述符是一种简洁且信息量丰富的表示方式,特征提取是许多三维模型分析处理任务的关键步骤.近年来,针对非刚性三维模型特征提取技术的研究引起了人们的广泛关注.首先,汇总了常用的非刚性三维模型基准数据集和算法评价标准;... 三维模型特征描述符是一种简洁且信息量丰富的表示方式,特征提取是许多三维模型分析处理任务的关键步骤.近年来,针对非刚性三维模型特征提取技术的研究引起了人们的广泛关注.首先,汇总了常用的非刚性三维模型基准数据集和算法评价标准;然后,在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将非刚性三维模型特征分为人工设计的特征描述符和基于学习的特征描述符两大类,并分别加以介绍,对每类方法所包含的典型算法,尤其是近几年基于深度学习的特征提取算法的基本思想、优缺点进行了分析、对比和总结;最后进行总结,并对未来可能的发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 非刚性三维模型 特征提取 深度学习
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基于模型内二面角分布直方图的非刚性三维模型检索 被引量：12
3
作者 李海生 孙莉 +2 位作者 吴晓群 蔡强 杜军平 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1128-1134,共7页
针对非刚性三维模型检索中复杂曲面凹凸性特征和局部几何变化特征的提取问题,提出一种基于模型内二面角分布直方图的特征描述方法.首先对内二面角直方图统计特征进行了定义并对其性质进行探讨,给出特征提取的具体步骤;然后采用遗传算法... 针对非刚性三维模型检索中复杂曲面凹凸性特征和局部几何变化特征的提取问题,提出一种基于模型内二面角分布直方图的特征描述方法.首先对内二面角直方图统计特征进行了定义并对其性质进行探讨,给出特征提取的具体步骤;然后采用遗传算法进行多特征融合权重优化,提出基于融合特征的非刚性三维模型检索算法.在SHREC公布的非刚性数据集上进行实验的结果表明,内二面角分布直方图统计特征具有更强的区分能力和良好的算法效率,融合特征进一步提高了检索结果. 展开更多
关键词 非刚性三维模型检索 内二面角分布直方图 遗传算法 融合特征
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自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法 被引量：4
4
作者 韩丽 刘书宁 +1 位作者 徐圣斯 朴京钰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期1898-1907,共10页
针对传统的三维模型单一特征识别精度低问题,提出一种自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法.首先提取模型的平均测地线特征、热核特征、形状直径函数特征,以构造互补的多特征形状描述;其次利用特征袋模型构造AGD-BoF, HKS-BoF, S... 针对传统的三维模型单一特征识别精度低问题,提出一种自适应稀疏编码融合的非刚性三维模型分类算法.首先提取模型的平均测地线特征、热核特征、形状直径函数特征,以构造互补的多特征形状描述;其次利用特征袋模型构造AGD-BoF, HKS-BoF, SDF-BoF特征向量,通过随机样本建立特征权值矩阵;最后利用特征权值矩阵与稀疏优化编码自适应融合,并采用Softmax分类算法实现非刚性模型的有效分类.通过在非刚性数据集SHREC10与SHREC11上的综合实验表明,自适应稀疏编码融合的分类算法具有更高的识别准确率及较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 特征提取 特征袋模型 稀疏编码 形状分类 非刚性三维模型
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基于骨架线约束的非刚性三维模型匹配 被引量：2
5
作者 王凌燕 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期171-177,共7页
随着计算机图形学以及虚拟现实相关技术的发展,对三维模型的分析研究变得十分重要。三维模型具有完整的几何信息,与现实世界的数据表示高度一致,在物理模拟、工程应用、影视娱乐等诸多领域,均具有十分重要的应用价值。针对三维模型匹配... 随着计算机图形学以及虚拟现实相关技术的发展,对三维模型的分析研究变得十分重要。三维模型具有完整的几何信息,与现实世界的数据表示高度一致,在物理模拟、工程应用、影视娱乐等诸多领域,均具有十分重要的应用价值。针对三维模型匹配问题,提出一种基于骨架线约束的非刚性三维模型匹配方法。通过分析三维模型骨架线与三维模型网格数据的关系,建立骨架线约束的三维模型骨架距离特征,进而建立三维模型匹配方法。基于三维公共模型数据库SHREC进行三维模型匹配实验。实验结果表明,该方法能够在具有非刚性形变的三维模型数据集上,获得精确的模型匹配结果。 展开更多
关键词 骨架线约束 非刚性三维模型匹配 全局几何特征
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深度特征融合的非刚性三维形状局部匹配 被引量：1
6
作者 韩丽 佟宇宁 +4 位作者 朴京钰 徐圣斯 王晓旻 兰鹏燕 于冰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期475-486,共12页
针对海量、异构三维形状匹配与智能检索技术的需求,提出了一种基于级联卷积神经网络(F-PointCNN)深度特征融合的三维形状局部匹配方法.首先,采用特征袋模型,提出几何图像表示方法,该几何图像不仅能够有效区分同类异构的非刚性三维模型,... 针对海量、异构三维形状匹配与智能检索技术的需求,提出了一种基于级联卷积神经网络(F-PointCNN)深度特征融合的三维形状局部匹配方法.首先,采用特征袋模型,提出几何图像表示方法,该几何图像不仅能够有效区分同类异构的非刚性三维模型,而且能够揭示大尺度不完整三维模型的结构相似性.其次,构建级联卷积神经网络学习框架F-PointCNN,其中,BoF-CNN从几何图像中学习深度全局特征,建立融合局部特征与全局特征的点特征表示;进而对Point-CNN进行点特征的细化与提纯,生成具有丰富信息的深度融合特征,有效提高形状特征的区分性与鲁棒性.最终,通过交叉矩阵度量方法高效实现非刚性三维模型的局部形状匹配.在公开的非刚性三维模型数据库的实验结果表明,该方法提取的特征在大尺度变换的形状分类及局部形状匹配中具有更强的识别力与更高的匹配精度. 展开更多
关键词 局部匹配 特征融合 卷积神经网络 非刚性三维模型
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优化谱对齐的三维模型簇一致性对应关系计算
7
作者 吴衍 杨军 张思洋 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期84-92,共9页
为了解决非刚性三维模型簇对应关系计算准确率低、一致性差,且难以实现双射的问题,提出了一种采用优化谱对齐算法和规范一致潜在基的非刚性三维模型簇对应关系计算新方法。首先,利用函数映射的伴随算子实现模型间谱域信息的对齐,计算模... 为了解决非刚性三维模型簇对应关系计算准确率低、一致性差,且难以实现双射的问题,提出了一种采用优化谱对齐算法和规范一致潜在基的非刚性三维模型簇对应关系计算新方法。首先,利用函数映射的伴随算子实现模型间谱域信息的对齐,计算模型簇中每个模型对的函数映射矩阵,解决函数映射与逐点映射方向不一致的问题;其次,使用改进的模型映射集合算法为每个模型对的函数映射矩阵赋予相应权重,降低初始化参数的噪声对模型簇对应关系计算结果的影响;最后,在模型簇的对应关系计算过程中加入极限模型的规范一致潜在基,极限模型可以看成模型簇中所有模型的类型结构,是一个具有几何可变性的中间模型,提高算法的一致性和双射性。实验结果表明:与已有算法相比,本算法在FAUST、SCAPE、TOSCA和SHERC’16 Topology数据集上构建的对应关系测地误差最小,能够减少初始化参数的噪声,解决模型自身对称性影响对应关系计算的问题,更加精确地构建出具有一致性和双射性的非刚性三维模型簇对应关系。 展开更多
关键词 对应关系 非刚性三维模型簇 优化谱对齐 规范一致潜在基 函数映射
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基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类与检索 被引量：21
8
作者 白静 司庆龙 秦飞巍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期303-314,共12页
针对现有基于深度学习的三维模型多视图分类算法利用最大池化、平均池化等像素级运算完成视图信息的融合,可能造成模型有益信息淹没和混淆的问题,提出一种基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类检索算法.首先将三维模型转化为一组... 针对现有基于深度学习的三维模型多视图分类算法利用最大池化、平均池化等像素级运算完成视图信息的融合,可能造成模型有益信息淹没和混淆的问题,提出一种基于卷积神经网络和投票机制的三维模型分类检索算法.首先将三维模型转化为一组二维视图,然后基于丰富的数字图像库ImageNet和成熟的图像深度学习模型CaffeNet完成二维视图的分类,最后利用加权投票的方式完成三维模型的分类;同时基于投票机制,提出4种三维模型距离度量算法,支持三维模型的检索.将文中算法应用于刚性三维模型库ModelNet10,ModelNet40,非刚性三维模型库SHREC10, SHREC11和SHREC15中,分类准确率分别为93.18%, 93.07%, 99.5%, 99.5%和99.4%,检索性能突出;并通过实验验证该算法的有效性. 展开更多
关键词 三维模型检索 卷积神经网络 投票机制 深度学习 非刚性三维模型
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一种基于网格模型简化的热核特征提取算法 被引量：1
9
作者 李海生 孙莉 +1 位作者 蔡强 曹健 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2546-2552,2559,共8页
热核特征提取算法是近几年出现的一种三维模型特征提取算法。针对热核特征计算效率低,对顶点数目过多的三维模型处理时间过久甚至是无法处理的问题,采用基于二次误差测度网格模型简化算法对三维模型进行预处理,并对简化后的模型提取其... 热核特征提取算法是近几年出现的一种三维模型特征提取算法。针对热核特征计算效率低,对顶点数目过多的三维模型处理时间过久甚至是无法处理的问题,采用基于二次误差测度网格模型简化算法对三维模型进行预处理,并对简化后的模型提取其热核特征。实验表明经过简化后的模型处理效率高,比直接对原始模型提取热核特征耗时减少,原始模型顶点数越多效率提升越明显。简化后模型的热核特征与原始模型结果基本一致,满足模型匹配的要求。 展开更多
关键词 非刚性三维模型 网格模型简化 热核特征 特征提取
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基于梯度方向直方图的热核特征提取方法 被引量：3
10
作者 曾慧 李斯琦 +1 位作者 汪慧娟 刘冀伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期844-852,共9页
提出了一种适用于描述非刚性三维模型局部表面结构的特征提取方法,即基于梯度方向直方图的热核特征(HOGHKS)提取方法。该方法首先提取具有等距不变性的三维点热核信号,可以使后续提取的特征向量具有等距不变性和较好的稳定性;然后对热... 提出了一种适用于描述非刚性三维模型局部表面结构的特征提取方法,即基于梯度方向直方图的热核特征(HOGHKS)提取方法。该方法首先提取具有等距不变性的三维点热核信号,可以使后续提取的特征向量具有等距不变性和较好的稳定性;然后对热核信号的对数差分值进行梯度方向直方图统计,可以使构造出的特征向量对三维模型的尺度变化具有一定的不变性。该特征在一定程度上解决了HKS特征不具有尺度不变性、SI-HKS特征虽然具有尺度不变性但是需要将热核信号转换到频域进行描述会丢失一部分有效描述信息的问题。实验结果表明,与HKS特征和SI-HKS特征相比,HOG-HKS特征具有更好的检索效果。 展开更多
关键词 非刚性三维模型 三维模型检索 热核特征 具有尺度不变性的热核特征 基于梯度方向直方图的热核特征
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