双层CNN三维刚性与非刚性模型相似性分析

摘要

三维模型相似性分析是计算机视觉中的重点问题,如何构建其形状特征和对比函数是难点。随着深度学习出现,通过神经网络自动提取模型特征成为研究热点。构建了双层CNN网络,首先利用热核特征函数分别构建带有颜色的刚性和非刚性训练集与测试集,其次将数据集通过双层CNN网络进行模型训练,第一层实现类别初步判定,第二层实现同一模型刚性与非刚性形变区分。为了提高分类准确度,对初步分类错误的模型引入阈值判定,将其直接排除。通过实验分析,双层CNN网络刚性与非刚性的判别准确率达到99%。实验证明,该方法在模型相似性分析上是鲁棒的,且提取的特征不受人工干扰。