利用动态循环一致性网络计算三维模型簇对应关系

摘要：

针对构建非刚性三维模型簇对应关系的问题,提出利用无监督动态模型变形循环一致性网络(UDSDCCN)计算模型簇对应关系的新方法.首先将源模型输入到特征提取网络获得精细化的特征描述符;再将特征提取网络的参数动态地输入到模型变形网络中,进而改善模板的质量,对模板进行变形重构得到最终的目标模型;然后在网络训练时加入了循环一致性损失函数,实现模型簇连续映射的一致性;最终通过构建无监督循环一致性函数计算模型间相似性误差,以此评估映射关系结果.分别在FAUST数据集和TOSCA数据集上进行验证,结果表明,该设计算法更能获得准确的模型簇一致性对应关系结果,测地误差均明显减小.此外,UDSDCCN网络在不同数据集上适应性大大增强,模型匹配率更加准确.

关键词：计算机视觉、三维模型、特征描述符、模型簇对应关系、无监督、动态模型变形、循环一致性约束、测地误差

所属期刊栏目：46

分类号：TN711-34;TP391(基本电子电路)

资助基金：国家自然科学基金;兰州市人才创新创业项目;兰州交通大学天佑创新团队;安康学院校级项目;安康学院校级项目;陕西省教育厅项目

在线出版日期：2023-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：76-83