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融合信息熵和CNN的基于手绘的三维模型检索
刘玉杰1; 宋阳1; 李宗民1; 李华2
2018
发表期刊图学学报
ISSN2095-302X
卷号39.0期号:004页码:735
摘要基于手绘草图的三维模型检索(SBSR)已成为三维模型检索、模式识别与计算机视觉领域的一个研究热点。与传统方法相比,基于卷积神经网络(CNN)的三维深度表示方法在三维模型检索任务中性能优势非常明显。本文提出了一种基于手绘图像融合信息熵和CNN的三维模型检索方法。首先,通过计算模型投影图的信息熵得到模型的代表性视图,并将代表性视图经过边缘检测等处理得到三维模型投影图的轮廓图像;然后,将轮廓图像和手绘草图输入到CNN中提取特征描述子,并进行特征匹配。本文方法在Shape Retrieval Contest(SHREC)2012数据库和SHREC 2013数据库上进行实验。实验证明,该方法的效果较其他传统方法检索准确度更高。
关键词三维模型检索 卷积神经网络 代表性视图 信息熵
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/29676
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国石油大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
刘玉杰,宋阳,李宗民,等. 融合信息熵和CNN的基于手绘的三维模型检索[J]. 图学学报,2018,39.0(004):735.
APA 刘玉杰,宋阳,李宗民,&李华.(2018).融合信息熵和CNN的基于手绘的三维模型检索.图学学报,39.0(004),735.
MLA 刘玉杰,et al."融合信息熵和CNN的基于手绘的三维模型检索".图学学报 39.0.004(2018):735.
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