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基于局部和全局特征的点云对应关系构建
被引量：
1
1
作者
唐溯菡
谢晓尧
刘嵩
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第1期72-79,共8页
点云对应关系的构建,即在两个点云模型之间构建一个映射关系,是点云配准中的关键步骤。目前大多数点云对应关系构建都是基于点云的局部特征,没有考虑到三维场景上的人类视觉系统特征。因此提出基于局部和全局特征融合的点云特征检测来...
点云对应关系的构建,即在两个点云模型之间构建一个映射关系,是点云配准中的关键步骤。目前大多数点云对应关系构建都是基于点云的局部特征,没有考虑到三维场景上的人类视觉系统特征。因此提出基于局部和全局特征融合的点云特征检测来构建对应关系的方法,该点云特征检测方法能够有效的提取出点云在视觉上的显著几何区域,通过在这些区域能构建一个比较可靠的稀疏对应关系,从而为后续的稠密对应关系构建提供良好的前置条件。经过实验结果验证,本文方法在人体点云模型上能取得较好的对应关系结果。
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关键词
局部和全局特征
点云
对应关系
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职称材料
基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法
被引量：
4
2
作者
王旭阳
王常瑞
+1 位作者
张金峰
邢梦怡
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期84-93,共10页
挖掘不同模态内信息和模态间信息有助于提升多模态情感分析的性能,本文为此提出一种基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法。首先,利用VGG-16网络将多模态数据映射到全局特征空间;同时,利用Swin Transformer网络将多模态数据映...
挖掘不同模态内信息和模态间信息有助于提升多模态情感分析的性能,本文为此提出一种基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法。首先,利用VGG-16网络将多模态数据映射到全局特征空间;同时,利用Swin Transformer网络将多模态数据映射到局部特征空间;其次,构造模态内自注意力和模态间交叉注意力特征;然后,设计一种跨模态交叉注意力融合模块实现不同模态内和模态间特征的深度融合,提升多模态特征表达的可靠性;最后,通过Softmax获得最终预测结果。在2个开源数据集CMU-MOSI和CMU-MSOEI上进行测试,本文模型在七分类任务上获得45.9%和54.1%的准确率,相比当前MCGMF模型,提升了0.66%和2.46%,综合性能提升显著。
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关键词
情感分析
多模态
跨模态交叉注意力
自注意力
局部和全局特征
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职称材料
题名
基于局部和全局特征的点云对应关系构建
被引量：
1
1
作者
唐溯菡
谢晓尧
刘嵩
机构
贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室
出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第1期72-79,共8页
基金
四川省重点研发计划项目(2021YFS0401
2022YFS0558)。
文摘
点云对应关系的构建,即在两个点云模型之间构建一个映射关系,是点云配准中的关键步骤。目前大多数点云对应关系构建都是基于点云的局部特征,没有考虑到三维场景上的人类视觉系统特征。因此提出基于局部和全局特征融合的点云特征检测来构建对应关系的方法,该点云特征检测方法能够有效的提取出点云在视觉上的显著几何区域,通过在这些区域能构建一个比较可靠的稀疏对应关系,从而为后续的稠密对应关系构建提供良好的前置条件。经过实验结果验证,本文方法在人体点云模型上能取得较好的对应关系结果。
关键词
局部和全局特征
点云
对应关系
Keywords
local and global features
point cloud
correspondence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法
被引量：
4
2
作者
王旭阳
王常瑞
张金峰
邢梦怡
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
兰州理工大学机电工程学院
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第2期84-93,共10页
基金
国家自然科学基金(62161019)。
文摘
挖掘不同模态内信息和模态间信息有助于提升多模态情感分析的性能,本文为此提出一种基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法。首先,利用VGG-16网络将多模态数据映射到全局特征空间;同时,利用Swin Transformer网络将多模态数据映射到局部特征空间;其次,构造模态内自注意力和模态间交叉注意力特征;然后,设计一种跨模态交叉注意力融合模块实现不同模态内和模态间特征的深度融合,提升多模态特征表达的可靠性;最后,通过Softmax获得最终预测结果。在2个开源数据集CMU-MOSI和CMU-MSOEI上进行测试,本文模型在七分类任务上获得45.9%和54.1%的准确率,相比当前MCGMF模型,提升了0.66%和2.46%,综合性能提升显著。
关键词
情感分析
多模态
跨模态交叉注意力
自注意力
局部和全局特征
Keywords
sentiment analysis
multimodal
cross-modal cross-attention
self-attention
global and local feature
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部和全局特征的点云对应关系构建
唐溯菡
谢晓尧
刘嵩
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法
王旭阳
王常瑞
张金峰
邢梦怡
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
4
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职称材料
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