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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第8期35卷 1216-1228页

作者：周燕柯添罗粤刘翔宇曾凡智周月霞佛山科学技术学院电子信息工程学院佛山528225

为了解决单一算法特征描述子难以兼顾表达刚性和非刚性三维模型的问题,提出一种三维模型普适性特征提取方法.首先提出一种基于三维点云模型的局部面积加权密集化采样算法;然后针对非刚性铰链结构的变换影响,利用热核特征的等距等容不变... 详细信息

为了解决单一算法特征描述子难以兼顾表达刚性和非刚性三维模型的问题,提出一种三维模型普适性特征提取方法.首先提出一种基于三维点云模型的局部面积加权密集化采样算法;然后针对非刚性铰链结构的变换影响,利用热核特征的等距等容不变性提出时间尺度序列热核编码方法;最后提出边缘投影图卷积神经网络,对编码点云的空间形状及时间尺度序列热核进行特征融合学习,并应用于三维模型分类任务.在刚性三维模型数据集ModelNet40和非刚性三维模型数据集SHREC15上的实验结果表明,与单一刚性或非刚性三维模型特征提取方法相比,所提方法能够提取具有普适性且具有显著辨别力的特征描述符,分类准确率分别达到92.63%和97.71%.

关键词：普适性特征编码点云时间尺度图卷积神经网络三维模型分类

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基于内外视图的三维模型普适性检索与分类算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

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

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... 详细信息

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.

关键词：内部视图外部视图三维模型检索与分类普适性特征

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基于多模态特征编码的三维模型分类与检索系统

基于多模态特征编码的三维模型分类与检索系统

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作者：柯添佛山科学技术学院

学位级别：硕士

随着数字多媒体技术在娱乐、生活中的广泛应用,人们对数字三维模型的需求日益增加,各领域三维模型数量呈几何倍数增长。因此,搭建快速且高性能的三维模型分类与检索平台,有效管理海量三维模型数据,提高其复用率,缩短产品设计周期,有益... 详细信息

随着数字多媒体技术在娱乐、生活中的广泛应用,人们对数字三维模型的需求日益增加,各领域三维模型数量呈几何倍数增长。因此,搭建快速且高性能的三维模型分类与检索平台,有效管理海量三维模型数据,提高其复用率,缩短产品设计周期,有益于实现产品结构方案的智能化设计。三维模型根据铰链结构分为刚性和非刚性三维模型,这种结构性的差异,导致单一算法特征描述子难以同时描述刚性和非刚性三维模型。因此,三维模型分类与检索技术的难点在于如何提取具有显著辨别力且具普适性的特征描述符。针对上述问题,本文主要研究基于热扩散特征编码、几何特征编码以及多模态特征编码的普适性特征提取方法,进而搭建三维模型分类与检索应用系统,主要研究内容如下:(1)提出了一种基于热扩散特征编码的普适性特征提取方法。首先,构建一种基于三维模型的局部面积加权密集化采样方法,采集高质量的三维点云模型;其次,利用热扩散特征的等距等容不变性,提出热扩散特征的编码方法,克服非刚性铰链结构变换影响;最后,引入球邻域模块,构建球邻域图卷神经网络,分层提取各顶点的球邻域增强特征以及图结构特征,并结合最大池化,学习编码点云的空间形状以及热扩散局部结构、全局形状的融合特征。(2)提出了一种基于几何特征编码的普适性特征提取方法。首先,提出切比雪夫射线特征、高斯球面特征提取方法,并构造新型编码视图数据源;其次,引入残差校正机制RCM,提出残差校正机制卷积神经网络,保证了原始精确信息的前向传递,并提取编码视图更精细的表面形状、内蕴几何深度特征;最后,提出基于MLP的融合贡献机制,根据特征的重要程度分配权重,充分学习几何特征编码视图的深度融合特征。(3)提出了一种基于多模态特征编码的普适性特征提取方法。首先,通过该网络的双分支分别提取热扩散特征编码点云的深度特征以及几何特征编码视图的深度融合特征;其次,构建了编码点云-视图特征增强模块,增强编码视图特征;最后,提出了编码点云-视图相关性评分模块,根据编码视图增强特征的重要程度分配权重,提取多模态特征编码的普适性特征。(4)设计了基于多模态特征编码的三维玩具模型分类与检索系统。该系统采用多模态特征编码神经网络框架,提取具有显著辨别力且具普适性的三维模型特征描述符,能够实现刚性、非刚性三维模型的分类与检索,具有快速的三维模型查询、精准调用功能,适用于产品、游戏及工业模型的设计制造领域。本文研究可以应用在玩具、服装产品、游戏、机械零件等设计制造领域,搭建的分类与检索应用系统能够快速、精准调用三维模型数据,提高模型复用率,缩短产品设计周期,有助于推动我国企业互联网+智能制造的实施,智能制造及电子商务发展。

关键词：深度学习三维模型多模态特征编码普适性特征分类与检索

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