基于内外视图的三维模型普适性检索与分类算法

作     者：周燕 李文俊 叶德旺 许业文 曾凡智 徐雪妙 周月霞 牛菓 刘翔宇 

作者机构：佛山大学电子信息工程学院 华南理工大学计算机科学与工程学院 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(61972091) 广东省自然科学基金(2022A1515010101, 2021A1515012639) 广东省普通高校重点研究项目(2019KZDXM007, 2020ZDZX3049) 佛山市科技创新项目(2020001003285) 广东省教育科学规划课题(2021GXJK445) 

主　　题：内部视图 外部视图 三维模型检索与分类 普适性特征 

摘      要：目前， 基于视图的三维模型检索与分类研究中缺少三维模型内部结构特征， 采用大量外部视图实现非刚性与刚性三维模型的普适性识别. 针对此问题， 提出一种基于内外视图的三维模型检索与分类算法. 首先提出一种内部视图提取模块， 获取内部结构特征; 然后基于正四面体投影提出外部视图提取模块， 获取外部形状特征; 最后采用普适性特征提取网络， 对内外视图进行特征提取与融合学习， 并应用于三维模型检索与分类任务. 在刚性三维模型数据集ModelNet40， 非刚性三维模型数据集SHREC15上的检索平均精度分别达到93.3%和98.9%， 分类整体准确率分别达到94.8%和99.4%. 此外， 在三维模型检索数据集ShapeNet Core55上， 微平均和宏平均的准确率、召回率等系列评价指标表现优异. 表明所提算法能够在少量视图的情况下， 获取显著辨别力的普适性特征.