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基于神经网络的三维模型视觉特征分析

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摘要

首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类.具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类.实验表明,基于神经网络的分类器能对基于视觉特征描述的三维物体进行有效识别.

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来源
《计算机工程与应用》 |2008年第21期|174-178,216|共6页
作者
韦伟; 杨育彬; 林金杰; 阮佳彬;
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作者单位

南京大学;

计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系;

南京;

210093;

南京大学;

软件学院;

南京;

210093;

南京大学;

计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系;

南京;

210093;

南京大学;

计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系;

南京;

210093;

南京大学;

计算机软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系;

南京;

210093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
三维模型; 视觉特征; 感知器神经网络; Hopfield网络; 三维物体分类;

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