[发明专利]一种基于几何形状和LSTM神经网络的三维模型分类方法有效
| 申请号： | 202010944886.0 | 申请日： | 2020-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN112085837B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 高雪瑶;李正杰;张春祥 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82 |
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| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于几何形状和LSTM神经网络的三维模型分类方法。本发明提取三维模型的几何形状特征向量D1、D2、D3和A3，将这些特征向量视为一个向量序列作为输入传递到LSTM神经网络，训练降噪自编码器。降噪自编码器的编码部分是LSTM神经网络，LSTM神经网络将特征向量进行特征提取聚合为全局特征，用于三维模型的识别和分类。使用训练集中三维模型的全局特征和类别标签，来训练XGBoost分类器的权值。利用优化的LSTM神经网络和XGBoost分类器对测试集中的三维模型进行分类。本发明在三维模型分类方面具有较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 几何 形状 lstm 神经网络 三维 模型 分类 方法 | ||
【主权项】：
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