发明专利 已授权

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

📄 申请号:CN202010086644.2 📄 发布日:2026/04/13

著录项目信息

申请日
2020-02-11
公开号
CN111382300A
公开日
2020-07-07
申请人
山东师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

三维模型数据库检索, 虚拟现实, 增强现实, 工业辅助设计, 机器人视觉

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。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN111382300A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
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