一种基于体素和全局形状分布特征的三维模型分类方法

摘要

本发明涉及一种基于体素与全局形状分布特征的三维模型分类方法。本发明首先对三维模型进行体素化，在保证三维模型精度的前提下，将三维模型离散化体素集合的表示形式；然后再提取三维模型的D1形状特征、D2形状特征、D3形状特征、A3形状特征作为全局形状分布特征；最后分别将二者输入到卷积神经网络进行特征提取，经过卷积、池化、融合，得到三维模型的深层次特征，输入到Softmax分类器中完成三维模型的分类。本发明将体素与全局形状分布特征融合在一起，提高了对三维模型的描述能力，能够更好的完成三维模型的分类。