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无监督孪生函数映射网络的模型对应关系计算
被引量：
2
1
作者
杨军
王幸幸
芦有鹏
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期225-235,共11页
针对构建非刚性形变三维模型间对应关系时特征描述符信息涵盖不全面、映射矩阵优化不理想的问题,提出了利用无监督孪生深度函数映射网络计算对应关系的新方法。首先,将源模型和目标模型输入到无监督孪生深度函数映射网络中学习原始三维...
针对构建非刚性形变三维模型间对应关系时特征描述符信息涵盖不全面、映射矩阵优化不理想的问题,提出了利用无监督孪生深度函数映射网络计算对应关系的新方法。首先,将源模型和目标模型输入到无监督孪生深度函数映射网络中学习原始三维几何特征,并将学习到的特征分别投影至各自拉普拉斯-贝尔特拉米特征基上获得相应的谱特征描述符;然后,将谱特征描述符输入至正则化函数映射层计算出鲁棒性更强的函数映射对应关系,进而获得最优的函数映射矩阵;再次,利用无监督学习方法计算倒角距离来构建无监督损失函数,以此度量模型间相似性,评估对应关系的计算结果;最后,基于迭代频谱上采样的ZoomOut算法将函数映射矩阵恢复成点到点对应关系。定性和定量的实验结果表明,在SURREAL数据集和TOSCA数据集上构建的模型间对应关系分布均匀一致,测地误差均有所减小。本算法不仅降低了算法的时间复杂度,而且在一定程度上提高了对应关系的计算准确率。此外,无监督孪生深度函数映射网络在不同数据集上泛化能力和可扩展性大大增强。
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关键词
机器视觉
模型对应关系
孪生深度函数映射
无监督损失函数
倒角距离
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职称材料
题名
无监督孪生函数映射网络的模型对应关系计算
被引量：
2
1
作者
杨军
王幸幸
芦有鹏
机构
兰州交通大学测绘与地理信息学院
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学交通运输学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期225-235,共11页
基金
国家自然科学基金(61862039)
甘肃省科技计划(20JR5RA429)
+1 种基金
2021年度中央引导地方科技发展资金(2021-51)
兰州交通大学天佑创新团队(TY202002)。
文摘
针对构建非刚性形变三维模型间对应关系时特征描述符信息涵盖不全面、映射矩阵优化不理想的问题,提出了利用无监督孪生深度函数映射网络计算对应关系的新方法。首先,将源模型和目标模型输入到无监督孪生深度函数映射网络中学习原始三维几何特征,并将学习到的特征分别投影至各自拉普拉斯-贝尔特拉米特征基上获得相应的谱特征描述符;然后,将谱特征描述符输入至正则化函数映射层计算出鲁棒性更强的函数映射对应关系,进而获得最优的函数映射矩阵;再次,利用无监督学习方法计算倒角距离来构建无监督损失函数,以此度量模型间相似性,评估对应关系的计算结果;最后,基于迭代频谱上采样的ZoomOut算法将函数映射矩阵恢复成点到点对应关系。定性和定量的实验结果表明,在SURREAL数据集和TOSCA数据集上构建的模型间对应关系分布均匀一致,测地误差均有所减小。本算法不仅降低了算法的时间复杂度,而且在一定程度上提高了对应关系的计算准确率。此外,无监督孪生深度函数映射网络在不同数据集上泛化能力和可扩展性大大增强。
关键词
机器视觉
模型对应关系
孪生深度函数映射
无监督损失函数
倒角距离
Keywords
machine
vision
shape
correspondence
siamese
deep
functional
maps
unsupervised
loss
function
chamfer
distance
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无监督孪生函数映射网络的模型对应关系计算
杨军
王幸幸
芦有鹏
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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