[发明专利]一种基于预定义和随机视点的多视图三维形状识别方法在审
| 申请号： | 202010101436.5 | 申请日： | 2020-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN111310670A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 郁钱;王跃 | 申请（专利权）人： | 江苏理工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 杭行 |
| 地址： | 213011 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于预定义和随机视点的多视图三维形状识别方法，开发了一种新颖的多视图卷积神经网络Latent‑MVCNN(LMVCNN)，使用来自预定义或随机视点的多个视图图像识别3D形状。LMVCNN由三种类型的子卷积神经网络组成。对于每个视图图像，第一CNN输出多个类别似然性，第二CNN输出潜在矢量以帮助第一CNN选择正确的类别似然性。第三CNN输出从一个视图的类别可能性到另一视图的类别可能性的转变概率，这进一步帮助LMVCNN为每对视图图像找到正确的类别可能性。三个CNN相互协作以获得令人满意的分类分数。我们的实验结果表明，对于预定义和随机视点，LMVCNN在ModelNet10和ModelNet40上的3D形状识别方面均具有竞争优势，并且当视图图像的数量很少时，其表现出令人鼓舞的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 预定 随机 视点 视图 三维 形状 识别 方法 | ||
【主权项】：
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