基于联合特征映射的端到端三维模型草图检索

摘要：

在草图-三维模型检索任务中,草图具有类内多样性,三维模型具有复杂性,且草图-三维模型之间存在巨大的域间的差异性,这些特点的相互作用使得基于草图的三维模型检索任务变得特别困难.针对这一问题,提出一种基于联合特征映射的端到端三维模型草图检索框架.首先将三维模型转化为一组二维视图,建立跨域数据的共享数据空间;然后通过网络权值共享,建立端到端的三元度量学习网络,实现跨域数据草图和视图的联合特征映射;最后基于联合特征分布,提出4种草图-三维模型相似评价算法来实现草图-三维模型的检索.在大型公共数据集SHREC2013和SHREC2014上的检索精度分别为81.8％和75.6％,比现有算法在7项检索指标PR曲线,NN,FT,ST,E,DCG和MAP上都有所提升,检索性能突出.

关键词：基于草图的检索、三维模型检索、联合特征分布、度量学习、深度学习、端到端网络

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61762003, 61502129;宁夏高等学校一流学科建设电子科学与技术: NXYLXK2017A07;宁夏自然科学基金2018AAC03124;中国科学院"西部之光"人才培养引进计划;北方民族大学2019年重点科研项目2019KJ27;北方民族大学创新项目YCX19059

在线出版日期：2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2056-2065