[发明专利]一种三维物体几何特征提取方法及系统

说明书

本发明实施例提供了一种三维物体几何特征提取方法及系统，包括：根据目标三维物体的骨架曲线，获取所述骨架曲线的骨干和所述骨干一侧的节点；将所述骨干到所述骨干一侧的节点所包含的区域进行体素化得到体素化矩阵；将所述体素化矩阵输入训练好的基于超限学习机的卷积自动编码机网络，输出所述目标三维物体的几何特征。通过引入骨架曲线并仅对骨架曲线一侧的节点进行体素化，减少了基于超限学习机的卷积自动编码机网络中卷积神经网络阶段的卷积核数量，提取速度得到有效提高，同时提高了特征提取的准确度。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种三维物体几何特征提取方法及系统。

背景技术

在现代生活中，三维物体形状特征在三维物体分类、检索和语义分析中起着关键的作用，当前提取物体三维形状特征的方法在提取速度和准确度方面都不尽人意。

许多物体形状都具有不规则的特点，导致之前有关物体三维模型特征提取的算法精度低、开支大、效率低下。现有技术中，基于超限学习机的卷积自动编码机算法对三维模型特征提取精度较高，其训练过程包括：(1)卷积特征映射阶段。生成随机的卷积核后，对输入数据进行卷积和降采样操作，最终生成该阶段的卷积特征映射；(2)自动编码机的训练阶段。首先，生成随机的自动编码机神经元的初始值；然后，将自动编码机的输入和输出都设置为上一阶段生成的卷积特征映射；最后，利用最小二乘方法求解最后一层网络和最终输出层之间的权值，从而完成整个基于超限学习机的卷积自动编码机算法的训练过程。

但是，基于超限学习机的卷积自动编码机算法中卷积特征映射阶段的卷积核数量过多，导致后续的自动编码机数目随之变大，整个网络结构也变的非常复杂，使得对三维物体特征提取时间较长。

发明内容

本发明实施例提供了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的三维物体几何特征提取方法及系统。

第一方面本发明实施例提供了一种三维物体几何特征提取方法，包括：

根据目标三维物体的骨架曲线，获取所述骨架曲线的骨干和所述骨干一侧的节点；

将所述骨干到所述骨干一侧的节点所包含的区域进行体素化得到体素化矩阵；

将所述体素化矩阵输入训练好的基于超限学习机的卷积自动编码机网络，输出所述目标三维物体的几何特征。

另一方面本发明实施例提供了一种三维物体几何特征提取系统，包括：

骨干获取模块，用于根据目标三维物体的骨架曲线，获取所述骨架曲线的骨干和所述骨干一侧的节点；

体素化矩阵获取模块，用于将所述骨干到所述骨干一侧的节点所包含的区域进行体素化得到体素化矩阵；

几何特征输出模块，用于将所述体素化矩阵输入训练好的基于超限学习机的卷积自动编码机网络，输出所述目标三维物体的几何特征。

第三方面本发明实施例提供了包括处理器、通信接口、存储器和总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过总线完成相互间的通信，处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行第一方面提供的三维物体几何特征提取方法。

第四方面本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面提供的三维物体几何特征提取方法。

本发明实施例提供的一种三维物体几何特征提取方法及系统，在利用基于超限学习机的卷积自动编码机网络提取目标三维物体的几何特征之前，引入三维物体的骨架曲线，通过对称的特性只提取了曲线骨架一侧的节点，并对骨架曲线进行预处理，再将处理得到的体素化矩阵作为基于超限学习机的卷积自动编码机网络的输入，进而完成对目标三维物体几何特征的提取，减少了基于超限学习机的卷积自动编码机网络中卷积神经网络阶段的卷积核数量，提取速度得到有效提高，同时提高了特征提取的准确度。