【摘 要】
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近年来,随着计算机视觉等领域的发展,三维模型分析成为人们关注的焦点。其中,三维模型的检索和分类作为三维数据处理和分析的基础技术,在模型复用、三维重建、数字化建模等领域有很广泛的实际应用场景和应用价值,因而具有重要的研究价值。基于对三维模型的检索和分类,本文主要分为以下两个方面的内容:（1）基于尺度不变的热核特征的三维模型检索方法:针对人工设计的点特征的无序性问题,本文参考了PointNet网络中使
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近年来,随着计算机视觉等领域的发展,三维模型分析成为人们关注的焦点。其中,三维模型的检索和分类作为三维数据处理和分析的基础技术,在模型复用、三维重建、数字化建模等领域有很广泛的实际应用场景和应用价值,因而具有重要的研究价值。基于对三维模型的检索和分类,本文主要分为以下两个方面的内容:（1）基于尺度不变的热核特征的三维模型检索方法:针对人工设计的点特征的无序性问题,本文参考了PointNet网络中使用的权值共享的多层感知机以及对称函数的结构,对计算得到的尺度不变的热核特征进行高维特征的提取,并根据热核特征的特点对网络结构中的部分结构进行了简化,搭建了分类网络;接着使用数据集对网络进行分类训练,并将最大池化后的特征向量作为检索依据进行三维模型检索。在三维模型检索实验中,使用了McGill数据集进行实验,并与其他检索方法进行对比,多项检索指标均有明显提升。（2）基于注意力机制的三维点云神经网络的改进方法:为了提高三维点云网络提取特征的能力,本文借鉴了在图像表示领域中使用的通道注意力机制,通过对三维点云不同通道之间的依赖关系进行显式建模,得到特征的通道描述符号,并使用其对原始特征进行重新校正,从而对特征信息进行筛选,增强其特征提取能力。本文使用该机制对现有的典型三维点云分类网络进行了改进,并在公开数据集ModelNet40上进行了分类实验。相比基准网络,本文提出的方法在三维点云分类性能上具有明显的提升。
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