[发明专利]基于组对深度特征学习的多视图三维模型检索方法及系统有效
| 申请号： | 202010086644.2 | 申请日： | 2020-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN111382300B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 刘丽;陈秀秀;张龙;张化祥;高爽;刘冬梅 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于组对深度特征学习的多视图三维模型检索方法及系统，包括：获取待检索三维模型不同角度的二维视图，提取每一个二维视图的初始视图描述符；对上述的多个初始视图描述符进行聚合，获得最终的视图描述符；分别提取最终的视图描述符的潜在特征和类别特征；将所述潜在特征和类别特征进行加权组合，形成形状描述符；将得到的形状描述符与数据库中三维模型的形状描述符进行相似性计算，实现多视图三维模型的检索。本发明提出多视图三维模型检索框架GPDFL，融合了模型的潜在特征和类别特征，能够提高特征的识别能力和模型的检索性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特征 学习 视图 三维 模型 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
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