3D点云形状补全GAN

摘要：

在真实的扫描环境中,由于视线遮挡或技术人员操作不当,实际采集到的点云模型会存在形状不完整的问题.点云模型的不完整性会对后续应用产生严重的影响,因此提出3D点云形状补全GAN用于完成点云模型的形状补全.该网络的点云重建部分由PointNet中用于数据对齐的T-Net结构与3D点云AutoEncoder网络相结合,来完成预测和填充缺失数据,识别器采用3D点云AutoEncoder中的Encoder部分对补全3D点云数据与真实的3D点云数据进行区分.最后,在ShapeNet数据集中训练上述网络结构,对所训练的网络模型进行验证并与其他基准方法进行定性比较.从实验结果可以看出,3D点云形状补全GAN可以将具有缺失数据的点云模型补全为完整的3D点云.在ShapeNet的3个子数据集chair,table以及bed上,相比基于3D点云AutoEncoder的方法,所提方法的F 1分数分别提高了3.0％,3.3％以及3.1％,相比基于体素3D-EPN的方法,所提方法的F 1分数分别提高了9.9％,5.8％以及4.3％.

关键词：3D点云、形状补全、AutoEncoder、生成对抗网络

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：航空科学基金2018ZC41002

在线出版日期：2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：192-196