[发明专利]一种基于非刚性点云的稠密对应预测方法

摘要

本发明公开了一种基于非刚性点云的稠密对应预测方法，包括：利用图卷积神经网络和多个集合抽象层分别提取三维模板和点云的几何特征；利用全局回归网络根据模板和点云的关联全局特征推断全局位移；利用局部特征嵌入技术，并引入注意机制，将点云的局部深度特征与图的几何特征进行融合；利用局部回归网络预测位移增量；利用弱监督的微调方法，对真实点云进行处理，并与两阶段回归网络统一在一个完整的框架内。本发明不仅充分利用点云的局部几何特征，采用注意策略提高对应精度，而且采用弱监督微调方法鲁棒地处理真实点云，有效改善了因训练数据的缺乏导致预测模型不合理扭曲、与输入形状明显不一致的情况。