基于多视角图与卷积神经网络的三维模型检索算法

• 作者: 余日季 朱天放 李文靖 胡书山
• 来源期刊: 湖北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 三维模型检索 检索算法 深度学习 卷积神经网络 图像熵 多维视角图
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 325-333
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6208字
• 语种: 中文

摘要

随着虚拟现实等领域的迅猛发展,三维模型数量急速增长.针对目前三维模型检索算法存在适用范围小、可拓展性弱、依赖人工干预等不足,提出一种基于多视角图与卷积神经网络的三维模型检索算法.首先,采用多视角图降维描述三维模型,使检索源规整统一;然后,通过卷积神经网络提取视角图高维特征,组成单一的特征描述符集合进行检索;最后,提出一种基于图像熵的多特征组合策略,根据视角图的灰度分布赋予其不同的特征置信度,进一步提高检索精度.经验证,算法最高可达到平均93％的检索精度.为满足快速检索需求,控制检索时间为0.8 s,检索精度高于80％,可有效应用于实际检索系统构建.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余日季	湖北大学艺术学院	19	91	4.0	9.0
2	李文靖	湖北大学计算机与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
3	胡书山	湖北大学计算机与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
4	朱天放	湖北大学计算机与信息工程学院	2	1	1.0	1.0