局部几何与全局结构联合感知的三维形状分类方法
3D shape classification method based on joint graph convolution learning of local geometry and global structure
1. 辽宁师范大学 计算机与信息技术学院, 辽宁 大连 116081
2. 大连工业大学 信息技术中心, 辽宁 大连 116034
摘要
针对复杂结构的三维形状分析与识别问题，提出了新颖的图卷积分类方法，建立了局部几何与全局结构联合图卷积学习机制，有效提高了三维形状数据学习的鲁棒性与稳定性。首先，通过最远点采样与最近邻方法构造局部图，并建立动态卷积算子，有效提取局部几何特征；同时，基于特征域采样构造全局的特征谱图，通过卷积算子获得全局结构信息。进而，构建加权的联合图卷积学习网络模型，引入注意力机制，实现自适应的特征融合。最终，在联合优化目标函数约束下，有效提高特征学习的性能。实验结果表明，融合局部几何与全局结构的联合图卷积网络学习机制，有效提高了深度特征的表示能力及区分性，具有更优秀的识别力和分类性能。该研究方法可应用于大规模三维场景识别、三维重建以及数据压缩，在机器人、产品数字化分析、智能导航、虚拟现实等领域具有着重要的工程意义与广泛的应用前景。
基金项目
辽宁省科技厅资助项目(2023JH2/101300190)
辽宁省教育厅一般项目(LJ2020015)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0170
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3828-3833
文章编号: 1001-3695(2023)12-049-3828-06
发布历史
[2023-07-12] 优先出版
[2023-12-05] 印刷出版
引用本文
张晓辉, 何金海, 兰鹏燕, 等. 局部几何与全局结构联合感知的三维形状分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (12): 3828-3833. (Zhang Xiaohui, He Jinhai, Lan Pengyan, et al. 3D shape classification method based on joint graph convolution learning of local geometry and global structure [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (12): 3828-3833. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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