[发明专利]一种基于特征匹配的三维模型分类方法有效
| 申请号： | 201710038385.4 | 申请日： | 2017-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN106845543B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 刘安安;师阳;聂为之 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/583 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征匹配的三维模型分类方法，包括：分别提取训练向量集的高斯核并定义为多视角训练高斯核和单视角训练高斯核，将高斯核分别定义为多视角训练特征库和单视角训练特征库；利用多视角训练特征和单视角训练特征构建目标函数并迭代使其最小化得到特征匹配矩阵；将待分类数据中各物体的多视角彩色视图集随机抽取一张视图，得到各物体的初始单视角视图和类别标签提取单视角视图的卷积神经网络特征后计算特征的单视角高斯核，并定义为单视角特征库；将单视角特征库乘以其转换函数得到映射后的特征，将视角训练特征乘以其另一转换函数得到映射后的特征，计算特征间cos距离获得相似度。本发明避免了特征必须处于同一空间下的限制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 匹配 三维 模型 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征匹配的三维模型分类方法，其特征在于，所述三维模型分类方法包括以下步骤：/n分别提取训练向量集的高斯核并定义为多视角训练高斯核和单视角训练高斯核，将高斯核分别定义为多视角训练特征库和单视角训练特征库；/n利用多视角训练特征和单视角训练特征构建目标函数并迭代使其最小化得到特征匹配矩阵；/n将待分类数据中各物体的多视角彩色视图集随机抽取一张视图，得到各物体的初始单视角视图和类别标签，提取单视角视图的卷积神经网络特征后计算特征的单视角高斯核，并定义为单视角特征库；/n将单视角特征库乘以其转换函数得到映射后的特征，将多视角训练特征乘以其另一转换函数得到映射后的特征，计算特征间的cos距离进而获得模型之间的相似度。/n
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