基于正则化一维卷积神经网络的网格模型显著性检测

• 作者: 朱奕杰 蔺宏伟
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 网格显著性 卷积神经网络 中心正则化
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形与可视化
• 页码范围: 203-212
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2020.17919

摘要

三维形状的显著性在形状分析与处理中有不可忽视的作用.现有的三角网格显著性检测方法大多依赖某种人工设计的几何特征,缺乏灵活性.为此,提出一种基于特征融合学习的显著区域检测方法,以适应不同类别的形状.首先计算形状的多种几何特征,然后把多尺度的低层次特征输入到一维卷积神经网络中;通过优化中心正则化损失函数,得到高层次、可判别的特征向量,同时也得到显著区域检测结果.在普林斯顿网格数据集上的实验结果表明,该方法适用于不同形状的显著性检测,检测结果具有一致性,并且相比对照算法具有更好的视觉效果和定量化指标评价.