利用网格卷积特征的三维形变目标分类

• 作者: 史聪伟 赵杰煜 陈瑜
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 三维形变模型 网格卷积 三维形状特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 648-653
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.04.005

摘要

三维目标的形状变化给目标识别带来很大挑战,同时三维网格模型的不规则数据结构难以直接应用卷积运算提取三维目标特征.对此,本文提出了一种高效的三维形变目标的网格卷积特征表示方法,准确提取形状信息并进行分类.首先通过网格卷积运算获得形变目标中典型局部曲面形状分布,其次通过马尔科夫链对曲面形状的空间共现关系建模,从而形成三维模型的全局特征描述,最后采用支持向量机实现形变目标分类.该方法将连续多项式函数作为卷积模板,实现针对不规则数据结构的网格卷积运算,并且给出了卷积模板参数的无监督学习方法.在标准非刚性三维模型数据集SHREC10与SHREC15上的实验结果表明本文方法能有效提取三维网格模型的形状信息,分类准确率分别达到了92.88％与96.54％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵杰煜	宁波大学信息科学与工程学院	82	637	14.0	21.0
3	史聪伟	宁波大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0
4	陈瑜	宁波大学信息科学与工程学院	3	2	1.0	1.0