基于神经网络的三维模型视觉特征分析

• 作者: 杨育彬 林金杰 阮佳彬 韦伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 三维模型 视觉特征 感知器神经网络 Hopfield网络 三维物体分类
• 年，卷（期）: 2008,（21）
• 所属期刊栏目: 机器学习
• 页码范围: 174-178,216
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.21.048

摘要

首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类.具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类.实验表明,基于神经网络的分类器能对基于视觉特征描述的三维物体进行有效识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨育彬	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系	41	906	14.0	29.0
2	阮佳彬	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系	5	37	3.0	5.0
3	林金杰	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系	7	73	4.0	7.0
4	韦伟	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系	3	54	2.0	3.0