一种基于几何形状特征融合的三维模型分类方法

摘要

本发明涉及一种基于几何形状特征融合的三维模型分类方法。本发明对三维模型进行“三角面化”，计算其D1、D2、随机球型和SDF形状分布特征。将卷积神经网络作为降噪自编码器的编码器部分，其镜像结构作为解码器。将训练集中的D1、D2、随机球型和SDF形状分布特征拼接在一起作为输入和输出，训练降噪自编码器。将D1、D2、随机球型和SDF形状分布特征拼接在一起作为输入，利用卷积神经网络(降噪自编码器的编码器部分)获取三维模型的融合的全局特征。利用训练集中的三维模型的全局特征和类别标签，训练LightGBM分类器的权重。获取三维模型的4种形状分布特征，并利用训练好的卷积神经网络和LightGBM分类器对三维模型进行分类。本发明在三维模型分类方面实现了很好的效果，能很好地对三维模型进行分类预测。