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基于深度体素卷积神经网络的三维模型识别分类
引用本文:杨军,王顺,周鹏.基于深度体素卷积神经网络的三维模型识别分类[J].光学学报,2019,39(4):306-316.
作者姓名:杨军  王顺  周鹏
作者单位:兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州,730070;兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州,730070
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金
摘    要:提出一种基于深度体素卷积神经网络的三维(3D)模型识别分类算法,该算法使用体素化技术将3D多边形网格模型转化为体素矩阵,并通过深度体素卷积神经网络提取该矩阵的深层特征,以增强特征的表达能力和差异性。在ModelNet40数据集上的实验结果表明:所提算法对3D网格模型识别分类的准确率能够达到87%左右。所构建的深度体素卷积神经网络能够有效地增强3D模型的特征提取和表达能力,提高对大规模复杂3D网格模型分类识别的准确率,所提方法优于当前的主流方法。

关 键 词:图像处理  计算机视觉  三维模型识别  卷积神经网络  体素化  Softmax分类器
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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