检索结果-南通市图书馆

作者：郑博文天津大学

学位级别：硕士

随着计算机基础设备性能的不断提升以及三维技术在计算机视觉领域的快速发展,三维模型检索算法的研究逐渐进入科研工作者的视线。其中,跨模态的三维模型识别成了计算机视觉中一项重要且极具挑战性的任务。近年来,深度学习的不断发展也... 详细信息

随着计算机基础设备性能的不断提升以及三维技术在计算机视觉领域的快速发展,三维模型检索算法的研究逐渐进入科研工作者的视线。其中,跨模态的三维模型识别成了计算机视觉中一项重要且极具挑战性的任务。近年来,深度学习的不断发展也确实提出了许多关于三维模型的处理与识别方法。然而,几乎所有的方法都将注意力集中在多视图信息与结构信息的融合上,却忽略了时空信息的影响。本文利用序列视图来表示每个三维模型,并且提出了一种创新性的多视图卷积lstm网络(MVCLN)。该网络利用lstm模型来提取三维模型视图的时序信息,并将卷积运算应用于空间信息,提取视图的空间视觉信息。在训练过程中会同时考虑视图的空间和时序信息,利用lstm模型来挖掘视觉空间信息的差异性,进而提升多视图信息融合的效率和完整性。另外,本文还引入了经典的注意力模型来挖掘每个视图的权重,大大减少了信息融合步骤中视图空间信息的冗余信息。最后,本文使用MVCLN网络搭建了一套完整的三维模型检索系统。该系统支持三维模型特征提取以及用户的在线检索。基于分布式的后端框架使得本系统在检索准确性与检索速度方面更具优势。在大数据、高可用的背景下具有极高的实用价值。为了验证MVCLN网络对跨媒体三维模型识别的有效性,本文分别在Model Net40数据集以及利用MVRED,Shapenet Core和Model Net的重叠类别自建的数据集上针对三维模型分类和检索任务进行了评估。实验结果表明,与现有最先进的方法相比,MVCLN提取的多视图特征更具识别度,且在两个数据集上的识别准确率也有较为明显的提升。

关键词：三维模型检索深度学习多视图卷积lstm网络检索系统

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基于时空注意力网络的中国手语识别

引用

半导体光电 2020年第3期41卷 414-419页

作者：罗元李丹张毅重庆邮电大学光电工程学院重庆400065 重庆邮电大学信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心重庆400065

手语识别广泛应用于聋哑人与正常人之间的交流中。针对手语识别任务中时空特征提取不充分而导致识别率低的问题,提出了一种新颖的基于时空注意力的手语识别模型。首先提出了基于残差3D卷积网络(Residual 3DConvolutional Neural Network... 详细信息

手语识别广泛应用于聋哑人与正常人之间的交流中。针对手语识别任务中时空特征提取不充分而导致识别率低的问题,提出了一种新颖的基于时空注意力的手语识别模型。首先提出了基于残差3D卷积网络(Residual 3DConvolutional Neural Network,Res3DCNN)的空间注意力模块,用来自动关注空间中的显著区域;随后提出了基于卷积长短时记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory,Convlstm)的时间注意力模块,用来衡量视频帧的重要性。所提算法的关键在于在空间中关注显著区域,并且在时间上自动选择关键帧。最后,在CSL手语数据集上验证了算法的有效性。

关键词：手语识别时空注意力残差3D网络卷积lstm网络

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